Fugu-MT 論文翻訳(概要): Diagnostic Benchmarks for Invariant Learning Dynamics: Empirical Validation of the Eidos Architecture

論文の概要: Diagnostic Benchmarks for Invariant Learning Dynamics: Empirical Validation of the Eidos Architecture

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.13322v1
Date: Tue, 10 Feb 2026 22:04:44 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-02-17 14:17:27.914859
Title: Diagnostic Benchmarks for Invariant Learning Dynamics: Empirical Validation of the Eidos Architecture
Title（参考訳）: 不変学習ダイナミクスの診断ベンチマーク:Eidosアーキテクチャの実証検証
Authors: Datorien L. Anderson,
Abstract要約: Eidosアーキテクチャは、PolyShapes-Ideal(PSI)データセット上で99%の精度を達成する。構造的に制約されたアーキテクチャにおける一般化は、統計スケールではなく幾何学的整合性の性質である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present the PolyShapes-Ideal (PSI) dataset, a suite of diagnostic benchmarks designed to isolate topological invariance -- the ability to maintain structural identity across affine transformations -- from the textural correlations that dominate standard vision benchmarks. Through three diagnostic probes (polygon classification under noise, zero-shot font transfer from MNIST, and geometric collapse mapping under progressive deformation), we demonstrate that the Eidos architecture achieves >99% accuracy on PSI and 81.67% zero-shot transfer across 30 unseen typefaces without pre-training. These results validate the "Form-First" hypothesis: generalization in structurally constrained architectures is a property of geometric integrity, not statistical scale.
Abstract（参考訳）: 我々は、標準ビジョンベンチマークを支配しているテキスト相関から、トポロジ的不変性(アフィン変換間の構造的同一性を維持する能力)を分離するために設計された診断ベンチマークのスイートであるPolyShapes-Ideal(PSI)データセットを提示する。 3つの診断プローブ(ノイズ下のポリゴン分類、MNISTからのゼロショットフォント転送、進行変形時の幾何崩壊マッピング)を通して、EidosアーキテクチャはPSIの99%の精度と、30の未知のフォントを事前訓練せずに81.67%のゼロショット転送を達成することを示した。構造的に制約されたアーキテクチャにおける一般化は、統計スケールではなく幾何学的整合性の性質である。

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