論文の概要: Can KAN Work? Exploring the Potential of Kolmogorov-Arnold Networks in Computer Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06727v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 05:44:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:09:11.920381
• Title: Can KAN Work? Exploring the Potential of Kolmogorov-Arnold Networks in Computer Vision
• Title（参考訳）: Kanは機能できるか?コンピュータビジョンにおけるKolmogorov-Arnoldネットワークの可能性を探る
• Authors: Yueyang Cang, Yu hang liu, Li Shi,
• Abstract要約: 本研究ではまず,コンピュータビジョンタスクにおけるkanの可能性を分析し,画像分類とセマンティックセグメンテーションにおけるkanとその畳み込み特性を評価する。 以上の結果から,感性は強いが,ノイズに敏感であり,頑健さを抑えることが示唆された。 この課題に対処するため,正規化手法を提案し,セグメンション・デアクティベーション手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.554163686640315
• License:
• Abstract: Kolmogorov-Arnold Networks(KANs), as a theoretically efficient neural network architecture, have garnered attention for their potential in capturing complex patterns. However, their application in computer vision remains relatively unexplored. This study first analyzes the potential of KAN in computer vision tasks, evaluating the performance of KAN and its convolutional variants in image classification and semantic segmentation. The focus is placed on examining their characteristics across varying data scales and noise levels. Results indicate that while KAN exhibits stronger fitting capabilities, it is highly sensitive to noise, limiting its robustness. To address this challenge, we propose a smoothness regularization method and introduce a Segment Deactivation technique. Both approaches enhance KAN's stability and generalization, demonstrating its potential in handling complex visual data tasks.
• Abstract（参考訳）: 理論的に効率的なニューラルネットワークアーキテクチャであるKAN(Kolmogorov-Arnold Networks)は、複雑なパターンをキャプチャする可能性に注目を集めている。 しかし、コンピュータビジョンへの応用はいまだに未解明である。 本研究ではまず,コンピュータビジョンタスクにおけるkanの可能性を分析し,画像分類とセマンティックセグメンテーションにおけるkanとその畳み込み特性を評価する。 焦点は、さまざまなデータスケールとノイズレベルにまたがって、それらの特性を調べることである。 以上の結果から,感性は強いが,ノイズに敏感であり,頑健さを抑えることが示唆された。 この課題に対処するため,スムーズな正規化手法を提案し,セグメンション・デアクティベーション手法を提案する。 どちらのアプローチもKanの安定性と一般化を高め、複雑な視覚データタスクを扱う可能性を示している。

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