論文の概要: Compound and Parallel Modes of Tropical Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06881v1
• Date: Wed, 09 Apr 2025 13:36:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-10 13:07:27.746999
• Title: Compound and Parallel Modes of Tropical Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 熱帯畳み込みニューラルネットワークの複合モードと並列モード
• Authors: Mingbo Li, Liying Liu, Ye Luo,
• Abstract要約: 熱帯畳み込みニューラルネットワーク(TCNN)は乗算を減少させるが、通常のCNNと比較して性能は劣る。 化合物TCNN(cTCNN)と並列TCNN(pTCNN)の2つの新しい変種を提案する。 様々なデータセットの実験では、cTCNNとpTCNNは、他のCNNメソッドのパフォーマンスと一致しているか、あるいは上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.851415653352522
• License:
• Abstract: Convolutional neural networks have become increasingly deep and complex, leading to higher computational costs. While tropical convolutional neural networks (TCNNs) reduce multiplications, they underperform compared to standard CNNs. To address this, we propose two new variants - compound TCNN (cTCNN) and parallel TCNN (pTCNN)-that use combinations of tropical min-plus and max-plus kernels to replace traditional convolution kernels. This reduces multiplications and balances efficiency with performance. Experiments on various datasets show that cTCNN and pTCNN match or exceed the performance of other CNN methods. Combining these with conventional CNNs in deeper architectures also improves performance. We are further exploring simplified TCNN architectures that reduce parameters and multiplications with minimal accuracy loss, aiming for efficient and effective models.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークはますます深く複雑になり、計算コストが高くなっている。 熱帯畳み込みニューラルネットワーク(TCNN)は乗算を減少させるが、標準的なCNNに比べて性能は劣る。 そこで本研究では,従来の畳み込みカーネルを置き換えるために,熱帯ミンプラスカーネルと最大オーバーカーネルを組み合わせた複合TCNN (cTCNN) と並列TCNN (pTCNN) の2つの新しい変種を提案する。 これは乗算を減らし、効率と性能のバランスをとる。 様々なデータセットの実験では、cTCNNとpTCNNが他のCNNメソッドのパフォーマンスと一致しているか、上回っている。 これらをより深いアーキテクチャで従来のCNNと組み合わせることで、パフォーマンスも向上する。 さらに、パラメータと乗算を最小限の精度で削減し、効率的かつ効率的なモデルを目指して、単純化されたTCNNアーキテクチャについても検討している。

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