論文の概要: Stochastic Resonance Improves the Detection of Low Contrast Images in Deep Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14442v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 10:48:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:29:19.503931
• Title: Stochastic Resonance Improves the Detection of Low Contrast Images in Deep Learning Models
• Title（参考訳）: 確率共振によるディープラーニングモデルにおける低コントラスト画像の検出の改善
• Authors: Siegfried Ludwig,
• Abstract要約: 共鳴は、ある種のシステムにおける弱い信号の検出性を改善するためのノイズの有用性を記述している。 自然や工学的な設定で広く観察されているが、速度に基づくニューラルネットワークを用いた画像分類におけるその有用性は広く研究されていない。 その結果、周波数に基づくリカレントニューラルネットワークにおける共鳴の存在が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.19778256093887275
• License:
• Abstract: Stochastic resonance describes the utility of noise in improving the detectability of weak signals in certain types of systems. It has been observed widely in natural and engineered settings, but its utility in image classification with rate-based neural networks has not been studied extensively. In this analysis a simple LSTM recurrent neural network is trained for digit recognition and classification. During the test phase, image contrast is reduced to a point where the model fails to recognize the presence of a stimulus. Controlled noise is added to partially recover classification performance. The results indicate the presence of stochastic resonance in rate-based recurrent neural networks.
• Abstract（参考訳）: 確率共鳴(Stochastic resonance)は、ある種のシステムにおける弱い信号の検出性を改善するためのノイズの有用性を記述している。 自然や工学的な設定で広く観察されているが、速度に基づくニューラルネットワークを用いた画像分類におけるその有用性は広く研究されていない。 この分析では、単純なLSTMリカレントニューラルネットワークを、数値認識と分類のために訓練する。 テストフェーズの間、画像コントラストは、モデルが刺激の存在を認識できない点に縮小される。 部分的に分類性能を回復するために制御ノイズを付加する。 その結果, 確率共振が, 周波数ベースリカレントニューラルネットワークに存在することが示唆された。

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