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核心概念
본 연구에서는 정보 병목 메커니즘을 활용한 합성곱 신경망인 "셀 기반 변분 정보 병목 신경망(cellVIB)"을 제안한다. cellVIB는 VIB 셀을 쌓아 올려 구성되며, 각 VIB 셀은 불확실성을 가진 특징 맵을 생성한다. 이를 통해 층이 깊어질수록 정규화 효과가 점진적으로 증가하게 된다.
摘要
본 연구에서는 정보 병목 기법을 활용한 셀 기반 변분 신경망(cellVIB)을 제안한다. cellVIB는 VIB 셀을 쌓아 올려 구성되며, 각 VIB 셀은 불확실성을 가진 특징 맵을 생성한다. 이를 통해 층이 깊어질수록 정규화 효과가 점진적으로 증가하게 된다.
실험 결과, cellVIB는 기존 VIB 모델에 비해 성능이 우수하며, 노이즈가 있는 입력 데이터와 레이블에 대한 강건성이 높다. 또한 도메인 간 일반화 성능도 향상되었다. 더 나아가 복잡한 얼굴 인식 과제에서도 경쟁력 있는 결과를 보였다.
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Cell Variational Information Bottleneck Network
统计
입력 이미지 x와 잠재 코드 z 간 상호 정보량 I(z, x)를 최소화하고, 잠재 코드 z와 타깃 y 간 상호 정보량 I(z, y)를 최대화하는 것이 목표이다.
각 은닉층 ˜x_i에 대해 I(˜x_i, ˜x_i-1)을 최소화하여 층 간 정보 중복을 제거하고, I(˜x_i, y)를 최대화하는 것이 목적이다.
引用
"정보 병목 원리는 간결한 표현과 예측 능력 있는 표현 사이의 균형을 맞추는 것이 매력적이다."
"각 은닉층에서 정보 이론 측정치의 중복을 명시적으로 처벌하여 층 간 정보 중복을 제거하고자 한다."
更深入的查询
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