- …
- …
#367
summarized by : Hiroaki Aizawa
どんな論文か？
CNNは画像認識でSOTAとなったが，畳み込み操作において，共通の外観を持つ物体同士を識別することが苦手である．この原因が，受容野による局所的な認識と大域的な認識が切り替えられていないためと考え，ニューロン間の結合を適応的に変化させるAdaptively Connected Neural Network (ACNet)を設計．このACNetは非ユークリッドなデータにも対応．
新規性
データ構造に依存せず大域的，局所的な推論を切り替えることを学習するモデルの提案．このACNetはMLPとCNNの一般化としてみなすことができ，これらの強みを同時に活かせる．
結果
ImageNetでの比較では，同数程度のパラメータを持つCNN-ResNet60とACNet-ResNet50とで，top-1が76.7%と77.5%とACNetがより優れた結果を得ることを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
- …
- …