Сравнение надёжности: большие ядра свёрточных нейронных сетей по сравнению с CNN и Vision Transformers ViTs

 Exploring Robustness: Large Kernel ConvNets in Comparison to Convolutional Neural Network CNNs and Vision Transformers ViTs

«`html

Исследование устойчивости: большие ядерные сверточные нейронные сети в сравнении с сверточными нейронными сетями CNN и трансформерами видения ViT

Для успешного внедрения моделей глубокого обучения в реальные приложения необходима их устойчивость. Модели видео-трансформеров (ViTs) показали сильную устойчивость и выдающуюся производительность в различных задачах обработки изображений с момента своего появления в 2020 году, превосходя традиционные сверточные нейронные сети (CNN). Недавние достижения в области крупных ядерных сверток возродили интерес к сверточным нейронным сетям, показывая, что они могут соответствовать или превзойти производительность моделей ViT. Тем не менее, устойчивость крупных ядерных сетей до сих пор не была определена. Данное исследование исследует, являются ли крупные ядерные сети устойчивыми по своей природе, как их устойчивость сравнивается с CNN и ViT, и какие факторы способствуют их устойчивости.

Оценка устойчивости крупных ядерных сверточных сетей

Исследователи из Университета Шанхайского Жао Тун, Meituan и нескольких китайских университетов всесторонне оценили устойчивость крупных ядерных сверточных сетей (convents) по сравнению с традиционными CNN и ViTs на шести комплексных наборах данных. Их эксперименты показали, что крупные ядерные сети проявляют замечательную устойчивость, иногда даже превосходя ViTs. Через серию из девяти экспериментов они выявили уникальные свойства, такие как инвариантность к заслонке, внимание к ядру и частотные характеристики, которые способствуют этой устойчивости. Это исследование бросает вызов распространенному мнению о том, что самовнимание необходимо для достижения сильной устойчивости, указывая на то, что традиционные CNN могут достичь сопоставимого уровня устойчивости и призывают к дальнейшему развитию крупных ядерных сетей.

Крупные ядерные сверточные сети имеют давние корни в моделях глубокого обучения, но они были затмены малыми ядрами, такими как VGG-Net и ResNet. Недавно модели, такие как ConvNeXt и RepLKNet, возродили интерес к крупным ядрам, улучшая производительность, особенно в последующих задачах. Тем не менее, их устойчивость до сих пор нуждается в изучении. Исследование закрывает этот пробел, оценивая устойчивость крупных ядерных сетей через различные эксперименты. ViTs известны своей сильной устойчивостью в задачах обработки изображений. Предыдущие исследования показали, что ViTs превосходят CNN в устойчивости, вдохновляя дальнейшие исследования. Это исследование сравнивает устойчивость крупных ядерных сетей с ViTs и CNN, предоставляя новые идеи.

Исследование исследует, насколько крупные ядерные сети устойчивы и как их устойчивость сравнивается с традиционными CNN и ViTs. С использованием модели RepLKNet в качестве основной модели были проведены эксперименты на шести бенчмарках устойчивости. Модели, такие как ResNet-50, BiT и ViT, использовались для сравнения. Результаты показывают, что RepLKNet превосходит традиционные CNN и ViTs в различных тестах на устойчивость, включая естественные адверсивные вызовы, общие искажения и адаптацию к домену. RepLKNet демонстрирует превосходную устойчивость, особенно в сценариях заслонки и зависимости от фона, выделяя потенциал крупных ядерных сверточных сетей в задачах устойчивого обучения.

Крупные ядерные сверточные нейронные сети проявляют устойчивую производительность благодаря своей инвариантности к заслонке и вниманию к ядру. Эксперименты показывают, что эти сети лучше справляются с высокой заслонкой, адверсивными атаками, модельными возмущениями и частотными шумами, чем традиционные модели, такие как ResNet и ViT. Они поддерживают производительность даже при удалении слоев или подвержении шуму на основе частот. Устойчивость в значительной степени обусловлена большим размером ядра, поскольку замена больших ядер на меньшие значительно ухудшает производительность. Эта устойчивость улучшается с увеличением размера ядра, что показывает последовательное улучшение в различных бенчмарках и подтверждает важность больших ядер в конструкции сверточных сетей.

Хотя наша эмпирический анализ настойчиво поддерживает устойчивость крупных ядерных сверточных сетей, исследование признает необходимость более прямых теоретических доказательств, учитывая сложную природу глубокого обучения. Более того, вычислительные ограничения ограничили нашу возможность проводить эксперименты с ядрами на ImageNet-21K, сосредотачиваясь вместо этого на ImageNet-1K. Тем не менее, наши исследования подтверждают значительную устойчивость крупных ядерных сверточных сетей на шести стандартных наборах данных, сопровождаемую тщательным количественным и качественным анализом. Эти идеи проливают свет на факторы, лежащие в основе их устойчивости, указывая на перспективы для развития и применения крупных ядерных сверточных сетей в будущих исследованиях и практическом использовании.

Посмотрите статью и Github. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter.

Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу и группе в LinkedIn.

Если вам понравилась наша работа, вам понравится и наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему субреддиту по машинному обучению с более чем 46 тысячами подписчиков.

Пост Исследование устойчивости: большие ядерные сверточные нейронные сети в сравнении с сверточными нейронными сетями CNN и трансформерами видения ViT впервые появился на MarkTechPost.

Использование искусственного интеллекта для развития бизнеса

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, обратите внимание на решения, предложенные нами.

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.

Определите, какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.

На основе полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на нашем Telegram-канале.

Попробуйте наш ИИ ассистент в продажах. Этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru

«`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Itinai.com it company office background blured photography by 5fd12c31 5208 4b8e aafe 893f47620ac9 1

    Thinkless: Новая Эффективная Платформа для Языковых Моделей

    Практические бизнес-решения с использованием ИИ Искусственный интеллект может значительно улучшить ваши бизнес-процессы. Вот несколько практических шагов, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности для автоматизации Ищите процессы, которые могут быть автоматизированы. Сосредоточьтесь на взаимодействиях…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 1

    MMLONGBENCH: Новый стандарт для оценки моделей с длинным контекстом

    MMLONGBENCH: Новый стандарт для моделей зрения и языка с длинным контекстом Понимание моделей зрения и языка с длинным контекстом Современные достижения в моделировании длинного контекста значительно улучшили производительность больших языковых моделей и моделей…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 4eb35f19 7615 468b aeb9 1b0429702b67 0

    Магнитный интерфейс AI: Совместная автоматизация веб-задач от Microsoft

    Введение Современные веб-технологии изменили наше взаимодействие с цифровыми платформами. Автоматизация рутинных задач с помощью ИИ может значительно повысить эффективность работы. Однако важно, чтобы ИИ работал в сотрудничестве с пользователями, а не заменял их.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 2

    Улучшение логического мышления в бизнес-приложениях ИИ

    Улучшение Размышлений в AI Моделях для Бизнес Приложений Понимание Больших Моделей Размышлений Большие Модели Размышлений (БМР), такие как o1 и o3 от OpenAI, DeepSeek-R1, Grok 3.5 и Gemini 2.5 Pro, демонстрируют впечатляющие способности…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 0

    Новые модели Claude Opus 4 и Sonnet 4: Прорыв в ИИ для бизнеса

    Введение в модели Claude Anthropic представила свои последние языковые модели, Claude Opus 4 и Claude Sonnet 4. Эти модели позволяют бизнесу повысить операционную эффективность и улучшить процессы принятия решений. Claude Opus 4: Лидер…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 783785eb 8fa3 46e6 bc84 19f52afaa824 0

    Falcon-H1: Гибридные языковые модели для бизнеса

    Преобразование бизнеса с помощью Falcon-H1 Обзор Falcon-H1 Falcon-H1 от Института Технологических Инноваций (TII) — это значительный шаг вперед в технологии языковых моделей. Эти модели сочетают в себе преимущества трансформеров и структурированных пространственных моделей…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 3

    Развитие многомодального математического мышления с MathCoder-VL и FigCodifier

    Практические бизнес-решения на основе AI Использование AI для решения математических задач может значительно улучшить бизнес-процессы и повседневную жизнь. Вот как это можно реализовать: Шаг 1: Определение областей для автоматизации Изучите текущие процессы в…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 48cb21e9 ed8f 4a55 9f5b 4570e52f1cce 2

    Запуск Gemma 3n: Эффективный многомодальный ИИ для мобильных устройств

    Введение в Gemma 3n Gemma 3n — это новое многомодальное AI-решение от Google DeepMind, разработанное для мобильных устройств. Оно улучшает пользовательский опыт за счет повышения скорости и конфиденциальности. Проблемы в разработке мобильного AI…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 1

    RXTX: Эффективный алгоритм машинного обучения для структурного умножения матриц

    Практические бизнес-решения с использованием RXTX Введение в умножение матриц Умножение матриц является основной операцией в компьютерных науках. Оптимизация этого процесса может значительно улучшить производительность бизнеса через ускорение вычислений. Понимание структурированных матричных произведений Структурированные…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 0

    MCP Шлюзы: Обеспечение Безопасной и Масштабируемой Интеграции ИИ в Бизнесе

    Преобразование бизнеса с помощью интеграции ИИ Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы может значительно улучшить эффективность и безопасность. Использование протокола Model Context Protocol (MCP) и шлюзов MCP позволяет упростить взаимодействие ИИ с внешними…

  • Itinai.com it company office background blured photography by d266ecb7 1141 4fd8 a45e d7242fbf1e9e 3

    Создание Модульных AI Рабочих Процессов с Помощью Claude и LangGraph

    Построение Модульных AI Рабочих Процессов с Anthropic’s Claude и LangGraph Этот гид предлагает простой подход к внедрению LangGraph, удобной структуры для создания AI рабочих процессов с интеграцией API Anthropic’s Claude. Следуя этому руководству,…

  • Itinai.com it company office background blured photography by b78d385e b261 4424 829c 8c380ea5040f 2

    Отчет Marktechpost 2025: Агентный ИИ и ИИ-агенты

    Преобразование бизнеса с помощью агентного ИИ Отчет Marktechpost о агентном ИИ и ИИ-агентах 2025 года предлагает ценные идеи для внедрения ИИ в бизнес-процессы. Рассмотрим, как эти технологии могут улучшить бизнес и реальную жизнь.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 783785eb 8fa3 46e6 bc84 19f52afaa824 1

    PARSCALE: Эффективное Параллельное Вычисление для Масштабируемого Развертывания Языковых Моделей

    Введение в PARSCALE Метод PARSCALE представляет собой новый подход к эффективному развертыванию языковых моделей, который может существенно улучшить бизнес-процессы. Проблемы масштабирования языковых моделей Традиционные методы требуют значительных ресурсов, что может замедлять развертывание и…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 2

    Новая эра оценки ИИ: Преимущества фреймворка J1 от Meta

    Преобразование с помощью AI: Практические бизнес-решения Введение в J1 Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке больших языковых моделей (LLM), которые могут выполнять задачи оценки и суждения. Модель J1 предлагает новый…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 2

    Масштабируемое генеративное моделирование: инновации Meta AI

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ Понимание проблемы нехватки данных Генеративные модели требуют больших и качественных наборов данных для создания высококачественных образцов. Однако в специализированных областях, таких как молекулярное моделирование, получение таких данных может…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 976ad3f5 ce78 4bd8 aa05 19f4de5f5730 1

    Создание AI-агента с использованием Google ADK: пошаговое руководство

    Создание AI-агента с использованием Google ADK: Практическое руководство 1. Настройка вашей среды 1.1 Получение необходимых API-ключей Для использования AI-сервисов Google и доступа к финансовым данным вам понадобятся два API-ключа: Google API Key: Перейдите…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 3

    MedGemma: Новые возможности ИИ для анализа медицинских текстов и изображений

    Практические бизнес-решения с использованием MedGemma MedGemma от Google представляет собой мощный инструмент для анализа медицинских текстов и изображений. Вот как его можно использовать для улучшения бизнеса и реальной жизни. Шаги для внедрения MedGemma…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 3

    Запуск Cosmos-Reason1: Новые горизонты для физического ИИ

    Введение в физический ИИ Искусственный интеллект (ИИ) достиг значительных успехов в таких областях, как обработка языка и генерация кода. Однако применение этих возможностей в реальных условиях связано с уникальными проблемами. Физический ИИ предназначен…