論文の概要: CHASM: Cross-frequency Harmonized Axis-Separable Mixing for Spectral Token Operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.14727v1
• Date: Thu, 14 May 2026 11:54:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-15 21:45:34.801915
• Title: CHASM: Cross-frequency Harmonized Axis-Separable Mixing for Spectral Token Operators
• Title（参考訳）: CHASM:スペクトルトークン演算子用クロス周波数高調波軸分離混合
• Authors: Pengcheng Fang, Hongli Chen, Yuxia Chen, Tengjiao Sun, Jiaxin Liu, Xiaohao Cai,
• Abstract要約: CHASMは、周波数周波数のハーモナイズド軸分離ミキサーである。 共有基底演算子ファミリーの構造解析を行い、制御された同バックボーン比較によりCHASMを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.12744040532995
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spectral token mixers based on Fourier transforms provide an efficient way to model global interactions in visual feature maps. Existing designs often either apply filter-wise spectral responses along fixed channel axes, or learn adaptive frequency-indexed channel mixing without explicitly aligning the channel directions used across frequencies. We propose CHASM, a Cross-frequency Harmonized Axis-Separable Mixer, as a structured middle ground. CHASM separates what should be shared from what should remain frequency-specific: all frequencies share a learned channel eigenbasis, while each frequency retains its own positive spectral gains. The shared basis makes channel directions comparable across the spectrum, whereas the positive gains preserve local spectral adaptivity. CHASM applies this structured operator separably along the height and width axes and is used as a drop-in replacement mixer inside existing backbones. We provide a structural characterization of the shared-basis operator family and evaluate CHASM through controlled same-backbone comparisons. Across accelerated MRI reconstruction, undersampled MRI segmentation, and natural-image reconstruction, CHASM consistently improves over same-backbone spectral-mixer baselines. Ablations show that removing the shared-basis constraint weakens performance, and randomizing coherent sampling geometry substantially reduces the gain, supporting cross-frequency harmonization as a useful inductive bias for spectral token operators.
• Abstract（参考訳）: フーリエ変換に基づくスペクトルトークンミキサーは、視覚特徴写像における大域的相互作用をモデル化する効率的な方法を提供する。 既存の設計では、固定されたチャネル軸に沿ってフィルタのスペクトル応答を適用したり、周波数を横断するチャネル方向を明示的に調整することなく適応的な周波数付きチャネルミキシングを学習することがある。 CHASM(Cross- frequency Harmonized Axis-Separable Mixer)を中層構造として提案する。 全ての周波数は学習されたチャネル固有基底を共有し、各周波数は独自の正のスペクトルゲインを保持する。 共有基底はチャネル方向をスペクトル全体で比較するが、正の利得は局所的なスペクトル適応性を保持する。 CHASMはこの構造上の演算子を高さと幅の軸に沿って分離して適用し、既存のバックボーン内のドロップイン交換ミキサーとして使用される。 共有基底演算子ファミリーの構造解析を行い、制御された同バックボーン比較によりCHASMを評価する。 CHASMは、MRI再構成、アンダーサンプリングMRIセグメント化、自然像再構成など、バックボーンスペクトル-ミキサーベースラインを継続的に改善する。 アブレーションにより、共有基底制約の除去は性能を低下させ、コヒーレントサンプリング幾何のランダム化は利得を著しく減少させ、スペクトルトークン演算子に有用な帰納バイアスとしてクロス周波数調和をサポートすることが示されている。

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