論文の概要: MIA-Mind: A Multidimensional Interactive Attention Mechanism Based on MindSpore
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19080v1
- Date: Sun, 27 Apr 2025 02:27:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.12356
- Title: MIA-Mind: A Multidimensional Interactive Attention Mechanism Based on MindSpore
- Title（参考訳）: MIA-Mind: MindSporeに基づく多次元インタラクティブアテンション機構
- Authors: Zhenkai Qin, Jiaquan Liang, Qiao Fang,
- Abstract要約: 軽量かつモジュラーな多次元対話型注意機構MIA-Mindを提案する。
MIA-Mindは、統合された断熱融合戦略により、空間的特徴とチャネル的特徴を共同でモデル化する。
実験は3つの代表的なデータセットで実施される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Attention mechanisms have significantly advanced deep learning by enhancing feature representation through selective focus. However, existing approaches often independently model channel importance and spatial saliency, overlooking their inherent interdependence and limiting their effectiveness. To address this limitation, we propose MIA-Mind, a lightweight and modular Multidimensional Interactive Attention Mechanism, built upon the MindSpore framework. MIA-Mind jointly models spatial and channel features through a unified cross-attentive fusion strategy, enabling fine-grained feature recalibration with minimal computational overhead. Extensive experiments are conducted on three representative datasets: on CIFAR-10, MIA-Mind achieves an accuracy of 82.9\%; on ISBI2012, it achieves an accuracy of 78.7\%; and on CIC-IDS2017, it achieves an accuracy of 91.9\%. These results validate the versatility, lightweight design, and generalization ability of MIA-Mind across heterogeneous tasks. Future work will explore the extension of MIA-Mind to large-scale datasets, the development of ada,ptive attention fusion strategies, and distributed deployment to further enhance scalability and robustness.
- Abstract（参考訳）: 注意機構は、選択的焦点による特徴表現を強化することにより、かなり高度な深層学習を有する。
しかし、既存のアプローチはしばしば、チャンネルの重要性と空間的サリエンシを独立にモデル化し、その相互依存を克服し、その効果を制限している。
この制限に対処するため,MindSporeフレームワーク上に構築された軽量かつモジュール型の多次元対話型注意機構MIA-Mindを提案する。
MIA-Mind は空間的特徴とチャネル的特徴を結合的にモデル化し,計算オーバーヘッドを最小限に抑えた微細な特徴再構成を可能にする。
CIFAR-10では、MIA-Mindは82.9\%、ISBI2012では78.7\%、CIC-IDS2017では91.9\%である。
これらの結果は、MIA-Mindの汎用性、軽量設計、多種多様なタスクにおける一般化能力を検証する。
今後、MIA-Mindの大規模データセットへの拡張、adaの開発、注意喚起融合戦略、分散デプロイメントについて検討し、スケーラビリティと堅牢性をさらに向上する予定である。
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