Parametric Exponential Linear Unit for Deep Convolutional Neural\n Networks
Notice bibliographique
Résumé
Object recognition is an important task for improving the ability of visual\nsystems to perform complex scene understanding. Recently, the Exponential\nLinear Unit (ELU) has been proposed as a key component for managing bias shift\nin Convolutional Neural Networks (CNNs), but defines a parameter that must be\nset by hand. In this paper, we propose learning a parameterization of ELU in\norder to learn the proper activation shape at each layer in the CNNs. Our\nresults on the MNIST, CIFAR-10/100 and ImageNet datasets using the NiN,\nOverfeat, All-CNN and ResNet networks indicate that our proposed Parametric ELU\n(PELU) has better performances than the non-parametric ELU. We have observed as\nmuch as a 7.28% relative error improvement on ImageNet with the NiN network,\nwith only 0.0003% parameter increase. Our visual examination of the non-linear\nbehaviors adopted by Vgg using PELU shows that the network took advantage of\nthe added flexibility by learning different activations at different layers.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».