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

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…