論文の概要: Neural Metamorphosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11878v1
• Date: Thu, 10 Oct 2024 14:49:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:44:47.057929
• Title: Neural Metamorphosis
• Title（参考訳）: 神経変態
• Authors: Xingyi Yang, Xinchao Wang,
• Abstract要約: 本稿では,ニューラル・メタモルファス(NeuMeta)と呼ばれる,自己変形可能なニューラルネットワークの構築を目的とした新たな学習パラダイムを提案する。 NeuMetaはニューラルネットワークの連続重み多様体を直接学習する。 75%の圧縮速度でもフルサイズの性能を維持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.88137795439407
• License:
• Abstract: This paper introduces a new learning paradigm termed Neural Metamorphosis (NeuMeta), which aims to build self-morphable neural networks. Contrary to crafting separate models for different architectures or sizes, NeuMeta directly learns the continuous weight manifold of neural networks. Once trained, we can sample weights for any-sized network directly from the manifold, even for previously unseen configurations, without retraining. To achieve this ambitious goal, NeuMeta trains neural implicit functions as hypernetworks. They accept coordinates within the model space as input, and generate corresponding weight values on the manifold. In other words, the implicit function is learned in a way, that the predicted weights is well-performed across various models sizes. In training those models, we notice that, the final performance closely relates on smoothness of the learned manifold. In pursuit of enhancing this smoothness, we employ two strategies. First, we permute weight matrices to achieve intra-model smoothness, by solving the Shortest Hamiltonian Path problem. Besides, we add a noise on the input coordinates when training the implicit function, ensuring models with various sizes shows consistent outputs. As such, NeuMeta shows promising results in synthesizing parameters for various network configurations. Our extensive tests in image classification, semantic segmentation, and image generation reveal that NeuMeta sustains full-size performance even at a 75% compression rate.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラル・メタモルファス(NeuMeta)と呼ばれる,自己変形可能なニューラルネットワークの構築を目的とした新たな学習パラダイムを提案する。 異なるアーキテクチャやサイズの別々のモデルを作成するのとは対照的に、NeuMetaはニューラルネットワークの連続的な重み多様体を直接学習する。 一度トレーニングされたら、以前見えなかった構成であっても、多様体から直接、任意のサイズのネットワークに対して、再トレーニングなしで重みをサンプリングできます。 この野心的な目標を達成するため、NeuMetaはハイパーネットワークとして神経暗黙の機能を訓練している。 彼らはモデル空間内の座標を入力として受け入れ、多様体上の対応する重み値を生成する。 言い換えれば、暗黙の関数は、予測された重みは様々なモデルサイズでよく機能する、という方法で学習される。 これらのモデルのトレーニングにおいて、最終的な性能は学習された多様体の滑らかさに密接に関係していることに気付く。 この円滑性を高めるために、我々は2つの戦略を採用する。 まず、最短ハミルトンパス問題を解くことにより、モデル内滑らか性を達成するために重み行列をパーミュレートする。 さらに、暗黙の関数を訓練する際、入力座標にノイズを加え、様々な大きさのモデルが一貫した出力を示すことを保証します。 このように、NeuMetaは様々なネットワーク構成のパラメータを合成する有望な結果を示す。 画像分類,セマンティックセグメンテーション,画像生成における広範囲な試験により,NeuMetaは75%圧縮速度でもフルサイズ性能を維持していることが明らかとなった。

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