論文の概要: Split-Layer: Enhancing Implicit Neural Representation by Maximizing the Dimensionality of Feature Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.10142v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 01:35:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-14 22:53:22.714595
• Title: Split-Layer: Enhancing Implicit Neural Representation by Maximizing the Dimensionality of Feature Space
• Title（参考訳）: Split-Layer: 特徴空間の次元の最大化によるインプシットニューラル表現の強化
• Authors: Zhicheng Cai, Hao Zhu, Linsen Chen, Qiu Shen, Xun Cao,
• Abstract要約: Inlicit Neural representation (INR) は、ニューラルネットワークを用いて信号を連続関数としてモデル化する。 ニューラルネットワークが特徴付ける機能の範囲によって定義されるINRの表現能力は、本質的に低次元の特徴空間によって制限される。 本稿では,多層パーセプトロンの新規な再構成であるスプリット層を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.379728211035314
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Implicit neural representation (INR) models signals as continuous functions using neural networks, offering efficient and differentiable optimization for inverse problems across diverse disciplines. However, the representational capacity of INR defined by the range of functions the neural network can characterize, is inherently limited by the low-dimensional feature space in conventional multilayer perceptron (MLP) architectures. While widening the MLP can linearly increase feature space dimensionality, it also leads to a quadratic growth in computational and memory costs. To address this limitation, we propose the split-layer, a novel reformulation of MLP construction. The split-layer divides each layer into multiple parallel branches and integrates their outputs via Hadamard product, effectively constructing a high-degree polynomial space. This approach significantly enhances INR's representational capacity by expanding the feature space dimensionality without incurring prohibitive computational overhead. Extensive experiments demonstrate that the split-layer substantially improves INR performance, surpassing existing methods across multiple tasks, including 2D image fitting, 2D CT reconstruction, 3D shape representation, and 5D novel view synthesis.
• Abstract（参考訳）: Inlicit Neural representation (INR) は、ニューラルネットワークを用いて信号を連続関数としてモデル化し、様々な分野にわたる逆問題に対する効率的で微分可能な最適化を提供する。 しかし、ニューラルネットワークが特徴付ける機能の範囲で定義されるINRの表現能力は、従来の多層パーセプトロン(MLP)アーキテクチャの低次元特徴空間によって本質的に制限されている。 MLPの拡大は特徴空間の次元を線形的に増加させるが、計算コストとメモリコストの2次的増加につながる。 この制限に対処するために, 分割層, MLP 構築の新たな再構成を提案する。 分割層は各層を複数の平行分岐に分割し、その出力をアダマール積を通じて積分し、高次多項式空間を効率的に構成する。 このアプローチは、不規則な計算オーバーヘッドを発生させることなく特徴空間の次元を拡張することにより、INRの表現能力を大幅に向上させる。 広汎な実験により, 分割層は2次元画像整合, 2次元CT再構成, 3次元形状表現, 5次元新規ビュー合成など, 既存の手法を超越してINR性能を著しく向上することが示された。

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