핵심 개념
密集接続を用いることで、異なるレベルの特徴ベクトルを効果的に統合し、コンピュータービジョンアプリケーションに対する変換能力を高めることができる。
초록
本論文では、CSCO (Connectivity Search of Convolutional Operators)と呼ばれる新しいパラダイムを提案している。CSCOは、Convolutional Operatorの密集接続を自動的に探索し、高性能なConvolutional Neural Network (CNN)アーキテクチャを構築することを目的としている。
具体的には以下の手順で行われる:
- 各階層のCNNアーキテクチャをDirected Acyclic Graph (DAG)で表現し、各DAG内の演算子間の密集接続を探索する。
- グラフ同型性を利用してサンプル効率を向上させ、性能予測モデルの精度を高める。
- Metropolis-Hastings Evolutionary Search (MH-ES)を用いて、局所最適解を回避しながら、より良い密集接続を発見する。
実験の結果、CSCOは既存の手作業設計や神経アーキテクチャ探索手法に比べて、ImageNetデータセットにおいて約0.6%の精度向上を達成した。
통계
CNNアーキテクチャは通常、チェーン状の構造に制限されているが、密集接続を用いることで、異なる位置の特徴を効果的に統合できる。
既存の神経アーキテクチャ探索手法では、密集接続の探索空間が制限されていたり、無制限な探索空間では最適な探索が困難であった。
인용구
"密集接続を用いることで、異なるレベルの特徴ベクトルを効果的に統合し、コンピュータービジョンアプリケーションに対する変換能力を高めることができる。"
"既存の手法では、密集接続の探索空間が制限されていたり、無制限な探索空間では最適な探索が困難であった。"