Parameter Prediction for Unseen Deep Architectures

[icoxfog417]

一言でいうと

DNNのパラメータを学習せずに予測でセットする研究。DNNの構造をグラフに見立て、グラフニューラルネットを用い入力からパラメータを予測し、目的関数の値で学習する。CIFAR-10で60%、ImageNet(top-5)で50%の精度

論文リンク

https://arxiv.org/abs/2110.13100

著者/所属機関

Boris Knyazev, Michal Drozdzal, Graham W. Taylor, Adriana Romero-Soriano

• University of Guelph
• Vector Institute for Artificial Intelligence
• Canada CIFAR AI Chair
• Facebook AI Research
• McGill University

投稿日付(yyyy/MM/dd)

2021/10/25

概要

新規性・差分

手法

結果

コメント