Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improved Image Classification with Manifold Neural Networks

論文の概要: Improved Image Classification with Manifold Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13063v1
Date: Thu, 19 Sep 2024 19:55:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-07 12:03:17.537692
Title: Improved Image Classification with Manifold Neural Networks
Title（参考訳）: マニフォールドニューラルネットワークによる画像分類の改善
Authors: Caio F. Deberaldini Netto, Zhiyang Wang, Luana Ruiz,
Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまな学習タスクで人気を集めている。本稿では,一般データ表現におけるGNNの可能性,特に画像領域における検討を行う。分類タスクにおいて、画像ラベルに対応するノードラベルを予測するためにGNNを訓練し、GNNの収束を利用してGNNの一般化を分析する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.02854405679453
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have gained popularity in various learning tasks, with successful applications in fields like molecular biology, transportation systems, and electrical grids. These fields naturally use graph data, benefiting from GNNs' message-passing framework. However, the potential of GNNs in more general data representations, especially in the image domain, remains underexplored. Leveraging the manifold hypothesis, which posits that high-dimensional data lies in a low-dimensional manifold, we explore GNNs' potential in this context. We construct an image manifold using variational autoencoders, then sample the manifold to generate graphs where each node is an image. This approach reduces data dimensionality while preserving geometric information. We then train a GNN to predict node labels corresponding to the image labels in the classification task, and leverage convergence of GNNs to manifold neural networks to analyze GNN generalization. Experiments on MNIST and CIFAR10 datasets demonstrate that GNNs generalize effectively to unseen graphs, achieving competitive accuracy in classification tasks.
Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、分子生物学、輸送システム、電力網などの分野において、様々な学習タスクで人気を集めている。これらのフィールドは自然にグラフデータを使用し、GNNのメッセージパッシングフレームワークの恩恵を受けている。しかし、より一般的なデータ表現、特に画像領域におけるGNNの可能性については、いまだ解明されていない。高次元データが低次元多様体にあると仮定する多様体仮説を活用することで、この文脈でGNNのポテンシャルを探求する。可変オートエンコーダを用いて画像多様体を構築し,各ノードが画像であるグラフを生成する。このアプローチは、幾何学的情報を保持しながら、データの次元性を低下させる。次に、GNNを訓練し、分類タスクにおける画像ラベルに対応するノードラベルを予測し、GNNの多様体ニューラルネットワークへの収束を利用してGNNの一般化を分析する。 MNISTとCIFAR10データセットの実験は、GNNが非表示グラフに効果的に一般化し、分類タスクにおける競合精度を達成することを示した。

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