論文の概要: Adaptive Resolution Residual Networks -- Generalizing Across Resolutions Easily and Efficiently
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06195v1
- Date: Mon, 09 Dec 2024 04:25:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-10 14:56:58.852723
- Title: Adaptive Resolution Residual Networks -- Generalizing Across Resolutions Easily and Efficiently
- Title（参考訳）: Adaptive Resolution Residual Networks -- 解決を簡単かつ効率的に一般化する
- Authors: Léa Demeule, Mahtab Sandhu, Glen Berseth,
- Abstract要約: 適応分解能残留ネットワーク(ARRN)について紹介する。
ARRNは適応分解能法と固定分解能法の利点を継承する。
我々はARRNが、柔軟性、堅牢性、計算効率を向上した多様な解像度によって引き起こされる課題を受け入れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.087237546722617
- License:
- Abstract: The majority of signal data captured in the real world uses numerous sensors with different resolutions. In practice, however, most deep learning architectures are fixed-resolution; they consider a single resolution at training time and inference time. This is convenient to implement but fails to fully take advantage of the diverse signal data that exists. In contrast, other deep learning architectures are adaptive-resolution; they directly allow various resolutions to be processed at training time and inference time. This benefits robustness and computational efficiency but introduces difficult design constraints that hinder mainstream use. In this work, we address the shortcomings of both fixed-resolution and adaptive-resolution methods by introducing Adaptive Resolution Residual Networks (ARRNs), which inherit the advantages of adaptive-resolution methods and the ease of use of fixed-resolution methods. We construct ARRNs from Laplacian residuals, which serve as generic adaptive-resolution adapters for fixed-resolution layers, and which allow casting high-resolution ARRNs into low-resolution ARRNs at inference time by simply omitting high-resolution Laplacian residuals, thus reducing computational cost on low-resolution signals without compromising performance. We complement this novel component with Laplacian dropout, which regularizes for robustness to a distribution of lower resolutions, and which also regularizes for errors that may be induced by approximate smoothing kernels in Laplacian residuals. We provide a solid grounding for the advantageous properties of ARRNs through a theoretical analysis based on neural operators, and empirically show that ARRNs embrace the challenge posed by diverse resolutions with greater flexibility, robustness, and computational efficiency.
- Abstract（参考訳）: 現実世界で捉えた信号データの大部分は、解像度の異なる多数のセンサーを使用している。
しかし実際には、ほとんどのディープラーニングアーキテクチャは固定解像度であり、トレーニング時間と推論時間における単一の解像度を考慮している。
これは実装に便利であるが、存在する多様な信号データを完全に活用できない。
対照的に、他のディープラーニングアーキテクチャは適応分解能があり、トレーニング時間と推論時間に様々な解像度を直接処理できる。
これにより堅牢性と計算効率が向上するが、メインストリームの使用を妨げる設計上の制約が生じる。
本研究では,適応分解能手法の利点と固定分解能手法の使いやすさを継承する適応分解能残留ネットワーク(ARRN)を導入することにより,固定分解能法と適応分解能法の両方の欠点に対処する。
固定解像度層に対する汎用適応分解能アダプタとして機能するラプラシア残差からARRNを構築し,高分解能のラプラシア残差を省略することで,高分解能のARRNを推論時に低分解能のARRNにキャストできるので,性能を損なうことなく低分解能信号の計算コストを低減できる。
これは、低分解能の分布にロバスト性を持たせるとともに、ラプラシアン残差の近似滑らかなカーネルによって引き起こされる可能性のある誤差を正則化する。
我々は、ニューラルネットワークに基づく理論的解析を通じて、ARRNの有利な性質を確固たる根拠として、ARRNがより柔軟性、堅牢性、計算効率のよい多様な解像度によって引き起こされる課題を受け入れることを実証的に示す。
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