論文の概要: Rotation-Robust Regression with Convolutional Model Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04899v1
• Date: Thu, 08 Jan 2026 12:53:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 17:01:53.207956
• Title: Rotation-Robust Regression with Convolutional Model Trees
• Title（参考訳）: 畳み込みモデル木を用いた回転ロバスト回帰
• Authors: Hongyi Li, William Ward Armstrong, Jun Xu,
• Abstract要約: 畳み込みモデル木(CMT)を用いた画像入力のための回転ロバスト学習に関する研究 分割方向に対する幾何学的帰納バイアスを3つ導入し、平面内回転下でのロバスト性への影響を定量化する。 我々は1-vs-restレグレッションとして実装されたMNIST桁認識における一貫した傾向を観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.143798306106362
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study rotation-robust learning for image inputs using Convolutional Model Trees (CMTs) [1], whose split and leaf coefficients can be structured on the image grid and transformed geometrically at deployment time. In a controlled MNIST setting with a rotation-invariant regression target, we introduce three geometry-aware inductive biases for split directions -- convolutional smoothing, a tilt dominance constraint, and importance-based pruning -- and quantify their impact on robustness under in-plane rotations. We further evaluate a deployment-time orientation search that selects a discrete rotation maximizing a forest-level confidence proxy without updating model parameters. Orientation search improves robustness under severe rotations but can be harmful near the canonical orientation when confidence is misaligned with correctness. Finally, we observe consistent trends on MNIST digit recognition implemented as one-vs-rest regression, highlighting both the promise and limitations of confidence-based orientation selection for model-tree ensembles.
• Abstract（参考訳）: コンボリューショナル・モデル・ツリー(CMT)[1]を用いた画像入力の回転ロバスト学習について検討した。 回転不変回帰目標を持つ制御されたMNIST設定において、分割方向の幾何学的帰納バイアス(畳み込み平滑化、傾き支配制約、重要度に基づくプルーニング)を導入し、平面内回転下でのロバスト性への影響を定量化する。 さらに、モデルパラメータを更新することなく、森林レベルの信頼性プロキシを最大化する離散回転を選択できる配置時間方向探索について評価する。 方向探索は、厳密な回転の下で頑健性を改善するが、信頼度が正当性と不一致である場合、正準方向付近で有害となる可能性がある。 最後に, 1-vs-restレグレッションとして実装されたMNIST桁認識における一貫した傾向を観察し, モデルツリーアンサンブルにおける信頼度に基づく配向選択の約束と限界を強調した。

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