[論文レビュー] Demonstrating the Efficacy of Kolmogorov-Arnold Networks in Vision Tasks

Minjong Cheon|arXiv (Cornell University)|Jun 21, 2024

Infrared Target Detection Methodologies被引用数 12

ひとこと要約

要約: 本論文は、Kolmogorov-Arnold Network層のみを用いる視覚モデルであるKAN-Mixerを紹介し、MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100で評価し、MLP-Mixer、CNNs、ViTsと比較する。結果は混在するが、MNISTでの性能が注目に値する。

ABSTRACT

In the realm of deep learning, the Kolmogorov-Arnold Network (KAN) has emerged as a potential alternative to multilayer projections (MLPs). However, its applicability to vision tasks has not been extensively validated. In our study, we demonstrated the effectiveness of KAN for vision tasks through multiple trials on the MNIST, CIFAR10, and CIFAR100 datasets, using a training batch size of 32. Our results showed that while KAN outperformed the original MLP-Mixer on CIFAR10 and CIFAR100, it performed slightly worse than the state-of-the-art ResNet-18. These findings suggest that KAN holds significant promise for vision tasks, and further modifications could enhance its performance in future evaluations.Our contributions are threefold: first, we showcase the efficiency of KAN-based algorithms for visual tasks; second, we provide extensive empirical assessments across various vision benchmarks, comparing KAN's performance with MLP-Mixer, CNNs, and Vision Transformers (ViT); and third, we pioneer the use of natural KAN layers in visual tasks, addressing a gap in previous research. This paper lays the foundation for future studies on KANs, highlighting their potential as a reliable alternative for image classification tasks.

研究の動機と目的

• KANベースのアルゴリズムによる視覚タスクの効率性を示す。
• 視覚ベンチマークを横断した広範な実証評価を提供する。
• KANベースのアーキテクチャをMLP-Mixer、CNNs、ViTsと比較する。
• 自然なKAN層を視覚タスクに適用する研究ギャップを埋める先駆けとなる。

提案手法

• KAN層のみで構成され、MLP-Mixer構造を模したKAN-Mixerアーキテクチャを提案する。
• patchをより高次元空間へ射影するためにpatchごとのKANLinear変換を用いる。
• MixerStack内でトークン混合とチャネル混合のMLPをKANLinearモジュールから構築し交互に適用する。
• 最終的なKANLinear出力射影の前に、トークン全体でLayerNormと平均プーリングを適用する。
• Kolmogorov-Arnold表現に従い、B-splinesとSiLUを基底に用いたスプラインでパラメータ化された関数でKAN活性化を形式化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 KANベースの層は、従来のCNN/ViTコンポーネントを用いずに、標準的な視覚ベンチマーク（MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100）で競争力のある性能を達成できるか。
• RQ2 主要なKANハイパーパラメータ（n_channels, n_hiddens）はデータセット全体で精度とリソース使用にどのような影響を与えるか。
• RQ3 KAN-Mixerは精度、トレーニング時間、メモリの点でMLP-Mixer、CNNs、ViTsとどのように比較されるか。
• RQ4 KANアプローチは視覚パイプラインの画像分類タスクに対して実現可能な代替手段となり得るか。

主な発見

モデル	MNIST 精度	CIFAR10 精度	CIFAR100 精度
KAN-Mixer (Ours)	98.16%	66.93%	35.49%

• KAN-MixerはCIFAR-10およびCIFAR-100で元のMLP-Mixerを上回ったが、これらのデータセットではResNet-18には及ばなかった。
• MNISTでは、モデルは98.16%のテスト精度で競争力のある性能を達成した。
• 最適な報告設定はデータセットによって異なり、n_channels=64およびn_hiddens=128は10エpochsでパフォーマンスとリソースのバランスを提供。
• データセット間でのリソース使用と精度を比較し、さらなるチューニングによる改善の可能性を示唆。