論文の概要: KANs for Computer Vision: An Experimental Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18224v2
• Date: Thu, 28 Nov 2024 10:00:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 11:38:15.100998
• Title: KANs for Computer Vision: An Experimental Study
• Title（参考訳）: Kans for Computer Vision: A Experimental Study
• Authors: Karthik Mohan, Hanxiao Wang, Xiatian Zhu,
• Abstract要約: 本稿では,コンピュータビジョンタスクに適用されたKAN(Kolmogorov-Arnold Networks)の実験的検討を行う。 Kansはエッジ上で学習可能なアクティベーション関数を導入し、フレキシブルな非線形変換を提供する。 kansは特定のビジョンタスクでうまく機能するが、それらは重大な課題に直面している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.93938569894321
• License:
• Abstract: This paper presents an experimental study of Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) applied to computer vision tasks, particularly image classification. KANs introduce learnable activation functions on edges, offering flexible non-linear transformations compared to traditional pre-fixed activation functions with specific neural work like Multi-Layer Perceptrons (MLPs) and Convolutional Neural Networks (CNNs). While KANs have shown promise mostly in simplified or small-scale datasets, their effectiveness for more complex real-world tasks such as computer vision tasks remains less explored. To fill this gap, this experimental study aims to provide extended observations and insights into the strengths and limitations of KANs. We reveal that although KANs can perform well in specific vision tasks, they face significant challenges, including increased hyperparameter sensitivity and higher computational costs. These limitations suggest that KANs require architectural adaptations, such as integration with other architectures, to be practical for large-scale vision problems. This study focuses on empirical findings rather than proposing new methods, aiming to inform future research on optimizing KANs, in particular computer vision applications or alike.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,コンピュータビジョンタスク,特に画像分類に適用されるKAN(Kolmogorov-Arnold Networks)の実験的検討を行う。 Kansはエッジ上で学習可能なアクティベーション機能を導入し、MLP(Multi-Layer Perceptrons)や畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Networks, CNN)といった特定のニューラルネットワークを使った従来の固定されたアクティベーション機能と比較して、柔軟な非線形変換を提供する。 Kanは、主に単純化された、または小規模のデータセットで約束されているが、コンピュータビジョンタスクのようなより複雑な現実世界のタスクに対する効果は、まだ調査されていない。 このギャップを埋めるために、この実験はカンの強さと限界に関する観察と洞察を拡大することを目的としている。 我々は,kansは特定の視覚タスクでよく機能するが,ハイパーパラメータ感度の向上や計算コストの向上など,大きな課題に直面していることを明らかにした。 これらの制限は、カンが大規模な視覚問題に対して実用的であるために、他のアーキテクチャとの統合のようなアーキテクチャ適応を必要とすることを示唆している。 本研究は、新しい手法ではなく、実験的な発見に焦点を当て、特にコンピュータビジョンの応用等における、カンの最適化に関する今後の研究を知らせることを目的としている。

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