日: 2023年1月11日

ConvNeXt V2

  • ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders [104.1]
    完全畳み込み型マスク付きオートエンコーダフレームワークと,新たなグローバル応答正規化層を提案する。 この自己教師付き学習技術とアーキテクチャ改善の共設計により、純粋なConvNetの性能を大幅に向上させるConvNeXt V2と呼ばれる新しいモデルファミリが生まれる。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Mon, 2 Jan 2023 18:59:31 GMT)
  • ConvNeXt: ResNetの近代化 – arXiv最新論文の紹介 (devneko.jp)の次世代バージョン。 Global Response Normalization (GRN)層の追加により性能向上とのことだが、シンプルな処理（に見える）追加で性能が大きく改善しているのが驚き。
  • リポジトリはGitHub – facebookresearch/ConvNeXt-V2: Code release for ConvNeXt V2 model、事前学習済みのモデルもダウンロード可能

Rank-LIME

  • Rank-LIME: Local Model-Agnostic Feature Attribution for Learning to Rank [16.8]
    Rank-LIMEは、モデルに依存しない局所的、ポストホック的特徴属性法である。 我々は,新しい相関に基づく摂動,微分可能なランキング損失関数を導入し,ランキングに基づく付加的特徴帰属モデルを評価するための新しい指標を導入する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Sat, 24 Dec 2022 12:14:32 GMT)
  • ランキングタスクに対する説明手法（LIMEベース）の提案