I många maskininlärningsuppgifter är det önskvärt att en modells förutsägelse omvandlas på ett jämlikt sätt under omvandlingar av dess ingång. Konvolutionella neurala nätverk (CNNs) genomföra translational equivariance genom konstruktion; för andra transformationer, är de emellertid tvungna att lära sig korrekt kartläggning. I detta arbete utvecklar vi Steerable Filter CNNs (SFCNNs) som uppnår foglikvarians under översättningar och rotationer genom design. Den föreslagna arkitekturen använder styrbara filter för att effektivt beräkna orienteringsberoende svar för många orienteringar utan att drabbas av interpolering artefakter från filter rotation. Vi använder gruppkonvolutioner som garanterar en liksidig kartläggning. Dessutom generaliserar vi Han vikt initialisering schema till filter som definieras som en linjär kombination av ett system av atomfilter. Numeriska experiment visar en betydande förbättring av provet komplexitet med ett växande antal prov filterorienteringar och bekräftar att nätverket generaliserar inlärda mönster över orienteringar. Det föreslagna tillvägagångssättet uppnår toppmoderna resultat på det roterade MNIST-riktmärket och på ISBI 2012 2D EM-segmenteringsutmaningen.
REF använder styrbara filter och provar jämnt ett litet antal rotationer.
Learning Steerable Filters for Rotation Equivariant CNNs
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}