論文の概要: CNNtention: Can CNNs do better with Attention?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11657v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 11:00:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:59:52.857584
• Title: CNNtention: Can CNNs do better with Attention?
• Title（参考訳）: CNNtention: CNNはAttentionで改善できるのか?
• Authors: Julian Glattki, Nikhil Kapila, Tejas Rathi,
• Abstract要約: 本研究の目的は,従来のCNNと注意増進CNNを画像分類タスクで比較することである。 彼らの性能、精度、計算効率を評価し、比較することで、プロジェクトは従来のCNNの局所的特徴抽出の利点とトレードオフを強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Convolutional Neural Networks (CNNs) have been the standard for image classification tasks for a long time, but more recently attention-based mechanisms have gained traction. This project aims to compare traditional CNNs with attention-augmented CNNs across an image classification task. By evaluating and comparing their performance, accuracy and computational efficiency, the project will highlight benefits and trade-off of the localized feature extraction of traditional CNNs and the global context capture in attention-augmented CNNs. By doing this, we can reveal further insights into their respective strengths and weaknesses, guide the selection of models based on specific application needs and ultimately, enhance understanding of these architectures in the deep learning community. This was our final project for CS7643 Deep Learning course at Georgia Tech.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像分類タスクの標準として長い間使われてきたが、最近では注目に基づくメカニズムが注目を集めている。 本研究の目的は,従来のCNNと注意増進CNNを画像分類タスクで比較することである。 従来のCNNの局所的特徴抽出と、注意を増したCNNにおけるグローバルなコンテキストキャプチャの利点とトレードオフを強調し、その性能、精度、計算効率を評価して比較する。 これを行うことで、それぞれの強みと弱みに関するさらなる洞察を明らかにし、特定のアプリケーションニーズに基づいたモデルの選択をガイドし、最終的にはディープラーニングコミュニティにおけるこれらのアーキテクチャの理解を深めることができます。 これはジョージア工科大学のCS7643ディープラーニングコースの最終プロジェクトです。

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