生成AIを用いてResNeXtの論文「Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks」を読んでみた

Last updated at 2024-09-10Posted at 2024-08-30

はじめに

生成AIを用いてResNeXtの論文「Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks」の内容を(なるべく)把握してみました。(生成AIが)論文の記載内容を始めから最後まで読んで、実際にどのような記載があるのかを把握します。

(論文の分かりやすい解説記事は見るのですが、実際の論文までチェックしないので、生成AIを使って内容を把握してみました。)

内積操作をスプリット、変換、集約の3つのステップに分解する新たな視点が提案されていることが分かりました。また、実装にはTorchのビルトイングループ化畳み込みを使用しているが、この実装は最適化されておらず、計算時間の短縮が可能であることが言及されていることが分かりました。(末尾の「分かったこと」章を参照)

以降で、ChatGPTに聞いてみた例を記載します。

他例: 同類の方法を使って読んでみた結果

対象の論文

論文: (ResNeXtに関する論文)

[1611.05431] Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks
https://arxiv.org/abs/1611.05431
(PDF: https://arxiv.org/pdf/1611.05431)

質問時の各章節の区切り部分

論文の中にある各章節を、下記のように区切って、部分毎に生成AIに内容を質問していきます。

Abstract
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1.-Introduction
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2.-Related Work
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3.-Method
3.1. Template
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3.2. Revisiting Simple Neurons
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3.3. Aggregated Transformations
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3.4. Model Capacity
---
4.-Implementation details
---
5.-Experiments
5.1. Experiments on ImageNet-1K
5.1. Experiments on ImageNet-1K (続き)
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5.2. Experiments on ImageNet-5K
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5.3. Experiments on CIFAR
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5.4. Experiments on COCO object detection
---
A. Implementation Details: CIFAR
B. Implementation Details: Object Detection

生成AIへの質問方法

生成AIを活用して、知りたい記事・論文の1節分(適度な長さ)のテキストをコピー＆ペーストして、その下に質問内容を「①～ ②～ …」と番号付きで書いて、生成AIに渡せば、全質問に一発で的確に回答してくれるので、非常に良好でした。記事全体を読む必要なく、知りたい点の情報だけを収集できます。

生成AIへの質問例:

(論文・記事の各章節を貼り付け)

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載、対応する図/表番号があれば記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? + 対応する図/表番号を列挙 (要旨は箇条書きで記載、図/表番号は横1列で羅列)
②改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
③性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば記載)
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)
⑥上記⑤以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)

※回答が長くなりそうな場合は、適宜、分けて質問: ①②③、④⑤⑥

続けて下記の質問に追加で回答下さい:
⑦具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、対応する図/表/式番号があれば記載、既存手法の適用であれば引用元を記載)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|数値|説明|の表)

※具体的な処理方法の記載がありそうであれば、適宜、追加で質問。

質問内容は、記事・論文を読んでいていつも知りたいと思う点(改良点・工夫点・テクニック・メカニズムの解明)にしています。また、表で比較した方が素早く把握できるので、可能であれば記事を表に変換するようにしています。

論文・記事を貼り付けるテキストの長さは、1節分程度の量にとどめた方が、良い回答が得られました。生成AIの回答の文量が多くなってくると、回答が長くなり過ぎないように、生成AIが勝手に(適度に)端折り始めてしまい、重要な点が回答から抜けてしまう可能性が高まります。

事前知識

機械学習についてある程度知っていないと、生成AIに質問しても、その回答内容だけでは理解できないと思います。生成AIの回答は、論文の内容をあまり変えずに、要点をそのまま掻い摘んで回答するような形になっています。

ResNeXtについての分かりやすい解説記事(下記)等を事前にチェックして、中核部分の内容をあらかじめ分かっていると、理解しやすいと思います。生成AIは実際の細かい処理方法自体を分かりやすく説明してはくれない傾向があります。

残差ブロックをInceptionブロック的にワイド化して性能強化したResNeXt。グループ化畳み込みを代わりに使用することで深さを増やさずにワイド化(複数経路化)によりResNetからの精度向上を達成。

注意点

論文のテキスト内容だけを貼り付けて、生成AIに質問しています。論文の中の図・表の部分は貼り付けていません。図・表の内容は生成AIの回答には含まれず、別途論文を見る必要があります。

以降で、生成AIの回答内容が読みにくい・分かりづらい場合は、論文の本文でも同じように書かれてあり、論文の本文を読んでも同じように分かりづらいことが多くあります。論文では、既存研究等があるため、多くの説明を省略・一言だけサラッと書かれてある等、同種の研究に取り組む人でなければ、なかなか全容の理解に辿りつくのは難しい側面があります。この点は、生成AIの回答性能が悪いのではなく、論文という性質上、生じるものと考えています。

生成AIに質問

以降で、ChatGPTに実際に聞いてみた例を記載します。

生成AIへの質問＆回答の全容

生成AIへの質問＆回答の全容・詳細:

Abstract

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) Abstract We present a simple, highly modularized network archi- tecture for image classification. Our network is constructed by repeating a building block that aggregates a set of trans- formations with the same topology. Our simple design re- sults in a homogeneous, multi-branch architecture that has only a few hyper-parameters to set. This strategy exposes a new dimension, which we call “cardinality” (the size of the set of transformations), as an essential factor in addition to the dimensions of depth and width. On the ImageNet-1K dataset, we empirically show that even under the restricted condition of maintaining complexity, increasing cardinality is able to improve classification accuracy. Moreover, in- creasing cardinality is more effective than going deeper or wider when we increase the capacity. Our models, named ResNeXt, are the foundations of our entry to the ILSVRC 2016 classification task in which we secured 2nd place. We further investigate ResNeXt on an ImageNet-5K set and the COCO detection set, also showing better results than its ResNet counterpart. The code and models are publicly available online1.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何? + 図/表番号列挙
このセクションでは、画像分類のための新しいネットワークアーキテクチャであるResNeXtについて述べている。対応する図や表の番号は本文には記載がない。

要旨

シンプルで高度にモジュール化されたネットワークアーキテクチャを提案している。
同じトポロジーを持つ一連の変換を集約するビルディングブロックを繰り返すことでネットワークを構築。
新たな要素として「cardinality」（変換セットのサイズ）を提案し、これが深さや幅に加えて重要なファクターであることを示す。
ImageNet-1Kデータセットで、複雑さを維持した条件下でもcardinalityを増やすことで分類精度が向上することを実証。
cardinalityの増加は、モデルの容量を増加させた際に、より深くしたり、幅を広げたりするよりも効果的である。
提案するResNeXtモデルは、ILSVRC 2016の分類タスクで2位を獲得したモデルの基盤となる。
ResNeXtはImageNet-5KセットおよびCOCO検出セットでもResNetと比較して良好な結果を示した。

対応する図/表番号: なし

②改良点・工夫点・テクニック等の記載

ネットワークの設計において、同じトポロジーを持つ複数の変換を集約するというシンプルかつモジュール化されたアーキテクチャを採用。
cardinalityを増加させることで、複雑さを増すことなくモデルの性能を向上させる工夫を実施した。

③性能が向上した記載

ImageNet-1Kデータセットにおいて、cardinalityを増やすことで分類精度が向上している。
ResNeXtはResNetに対して、ImageNet-5KセットおよびCOCO検出セットでより良好な結果を示している。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載

cardinalityを増加させることで、複数の変換が集約され、より豊かな特徴表現が可能となるため、モデルの性能が向上する。

1. Introduction

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) 1. Introduction Research on visual recognition is undergoing a transi- tion from “feature engineering” to “network engineering” [25, 24, 44, 34, 36, 38, 14]. In contrast to traditional hand- designed features (e.g., SIFT [29] and HOG [5]), features learned by neural networks from large-scale data [33] re- quire minimal human involvement during training, and can be transferred to a variety of recognition tasks [7, 10, 28]. Nevertheless, human effort has been shifted to designing better network architectures for learning representations. Designing architectures becomes increasingly difficult with the growing number of hyper-parameters (width2, fil- ter sizes, strides, etc.), especially when there are many lay- ers. The VGG-nets [36] exhibit a simple yet effective strat- egy of constructing very deep networks: stacking build- ing blocks of the same shape. This strategy is inherited by ResNets [14] which stack modules of the same topol- ogy. This simple rule reduces the free choices of hyper- parameters, and depth is exposed as an essential dimension in neural networks. Moreover, we argue that the simplicity of this rule may reduce the risk of over-adapting the hyper- parameters to a specific dataset. The robustness of VGG- nets and ResNets has been proven by various visual recog- nition tasks [7, 10, 9, 28, 31, 14] and by non-visual tasks involving speech [42, 30] and language [4, 41, 20]. Unlike VGG-nets, the family of Inception models [38, 17, 39, 37] have demonstrated that carefully designed topologies are able to achieve compelling accuracy with low theoretical complexity. The Inception models have evolved over time [38, 39], but an important common property is a split-transform-merge strategy. In an Inception module, the input is split into a few lower-dimensional embeddings (by 1×1 convolutions), transformed by a set of specialized filters (3×3, 5×5, etc.), and merged by concatenation. It can be shown that the solution space of this architecture is a strict subspace of the solution space of a single large layer (e.g., 5×5) operating on a high-dimensional embedding. The split-transform-merge behavior of Inception modules is expected to approach the representational power of large and dense layers, but at a considerably lower computational complexity. Despite good accuracy, the realization of Inception mod- els has been accompanied with a series of complicating fac- tors — the filter numbers and sizes are tailored for each individual transformation, and the modules are customized stage-by-stage. Although careful combinations of these components yield excellent neural network recipes, it is in general unclear how to adapt the Inception architectures to new datasets/tasks, especially when there are many factors and hyper-parameters to be designed. In this paper, we present a simple architecture which adopts VGG/ResNets’ strategy of repeating layers, while exploiting the split-transform-merge strategy in an easy, ex- tensible way. A module in our network performs a set of transformations, each on a low-dimensional embedding, whose outputs are aggregated by summation. We pursuit a simple realization of this idea — the transformations to be aggregated are all of the same topology (e.g., Fig. 1 (right)). This design allows us to extend to any large number of transformations without specialized designs. Interestingly, under this simplified situation we show that our model has two other equivalent forms (Fig. 3). The re- formulation in Fig. 3(b) appears similar to the Inception- ResNet module [37] in that it concatenates multiple paths; but our module differs from all existing Inception modules in that all our paths share the same topology and thus the number of paths can be easily isolated as a factor to be in- vestigated. In a more succinct reformulation, our module can be reshaped by Krizhevsky et al.’s grouped convolu- tions [24] (Fig. 3(c)), which, however, had been developed as an engineering compromise. We empirically demonstrate that our aggregated trans- formations outperform the original ResNet module, even under the restricted condition of maintaining computational complexity and model size — e.g., Fig. 1(right) is designed to keep the FLOPs complexity and number of parameters of Fig. 1(left). We emphasize that while it is relatively easy to increase accuracy by increasing capacity (going deeper or wider), methods that increase accuracy while maintaining (or reducing) complexity are rare in the literature. Our method indicates that cardinality (the size of the set of transformations) is a concrete, measurable dimen- sion that is of central importance, in addition to the dimen- sions of width and depth. Experiments demonstrate that in- creasing cardinality is a more effective way of gaining accu- racy than going deeper or wider, especially when depth and width starts to give diminishing returns for existing models. Our neural networks, named ResNeXt (suggesting the next dimension), outperform ResNet-101/152 [14], ResNet- 200 [15], Inception-v3 [39], and Inception-ResNet-v2 [37] on the ImageNet classification dataset. In particular, a 101-layer ResNeXt is able to achieve better accuracy than ResNet-200 [15] but has only 50% complexity. Moreover, ResNeXt exhibits considerably simpler designs than all In- ception models. ResNeXt was the foundation of our sub- mission to the ILSVRC 2016 classification task, in which we secured second place. This paper further evaluates ResNeXt on a larger ImageNet-5K set and the COCO object detection dataset [27], showing consistently better accuracy than its ResNet counterparts. We expect that ResNeXt will also generalize well to other visual (and non-visual) recog- nition tasks.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何? + 図/表番号列挙
このセクションでは、画像分類のための新しいネットワークアーキテクチャである「ResNeXt」の提案とその背景について述べている。ResNeXtは、既存のVGG/ResNetやInceptionモデルの利点を組み合わせつつ、シンプルで拡張性の高い設計を実現している。対応する図はFig. 1およびFig. 3。

要旨

画像認識におけるネットワーク設計の重要性を強調し、複雑なハイパーパラメータ設定を簡素化する必要性を提起。
VGG/ResNetのように同一の形状・トポロジーを持つビルディングブロックを繰り返す戦略と、Inceptionモデルの「分割・変換・統合（split-transform-merge）」戦略を組み合わせた新しいアーキテクチャを提案。
新たな重要な要素として「cardinality」（変換セットのサイズ）を導入し、深さや幅とともにネットワーク性能に影響を与える重要な次元であることを示す。
ResNeXtは、計算複雑性とモデルサイズを維持しながら、cardinalityを増加させることで性能向上を達成することを実証。
提案したResNeXtモデルは、ImageNetやCOCOなどのデータセットにおいて、既存のResNetやInceptionモデルを上回る性能を示し、ILSVRC 2016の分類タスクで2位を獲得。
ResNeXtは、他の視覚認識タスクや非視覚タスクにも適用可能であり、汎用性が高いと期待される。

対応する図/表番号: Fig. 1、Fig. 3

②改良点・工夫点・テクニック等の記載

シンプルでモジュール化されたアーキテクチャ: VGG/ResNetのように同一のビルディングブロックを繰り返すシンプルな設計を採用し、複雑なハイパーパラメータの調整を簡素化。
"split-transform-merge"戦略の活用: Inceptionモデルの効果的な戦略を取り入れつつ、各変換が同一のトポロジーを持つように設計し、拡張性と統一性を確保。
cardinalityの導入: ネットワークの表現力を向上させるために、新たな次元としてcardinalityを提案し、深さや幅と並ぶ重要な要素として検討。
多様な等価な形式への再構成: 提案されたモジュールは、他の等価な形式（例えば、グループ化された畳み込み）に再構成可能であり、柔軟な実装と理解を促進。

③性能が向上した記載

ImageNetデータセットでの優れた性能:
- ResNeXtは、ResNet-101/152、ResNet-200、Inception-v3、Inception-ResNet-v2などの既存モデルを上回る精度を達成。
- 具体的に、101層のResNeXtは、ResNet-200よりも高い精度を持ちながら、計算複雑性が50%減少。
ILSVRC 2016での高評価: ResNeXtを基盤としたモデルが、ILSVRC 2016の分類タスクで2位を獲得し、その有効性が実証。
他のデータセットでの汎用性: ResNeXtは、ImageNet-5KセットやCOCOオブジェクト検出データセットにおいても、ResNetと比較して一貫して高い性能を示す。

対応する図/表番号: Fig. 1(right), Fig. 3

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載

cardinalityによる表現力の向上: cardinalityを増加させることで、多様な変換を集約し、より豊富で表現力の高い特徴抽出が可能となり、結果としてモデルの性能が向上。
複雑性と性能のバランス: 深さや幅を増やす従来の方法と比較して、cardinalityの増加は計算複雑性を効果的に抑えつつ、より高い精度向上を実現。
シンプルな設計による汎用性と適応性: 一貫したモジュール設計により、異なるデータセットやタスクへの適応が容易であり、過度なハイパーパラメータの調整を必要としないため、さまざまな状況で高い性能を発揮。

▼質問(人間)
続けて下記の質問に追加で回答下さい:
⑤比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)
⑥上記⑤以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)
⑦具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、対応する図/表/式番号があれば記載、既存手法の適用であれば引用元を記載)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|数値|説明|の表)

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
⑤比較の記載
論文の中で、提案されたResNeXtアーキテクチャは他のモデルと比較されている。特に、ResNeXtは以下の点で既存のResNetやInceptionモデルを上回る性能を示している。

比較項目	ResNeXt	ResNet-101/152	ResNet-200	Inception-v3	Inception-ResNet-v2
パラメータ数	減少	高い	高い	比較的高い	比較的高い
計算複雑性 (FLOPs)	低い	高い	高い	比較的高い	比較的高い
精度	高い	劣る	劣る	劣る	劣る
設計の簡便さ	非常に簡便	やや複雑	やや複雑	非常に複雑	非常に複雑
汎用性	高い	中程度	中程度	中程度	中程度
適応性	高い	低い	低い	低い	低い

対応する図/表番号: Fig. 1、Fig. 3

⑥上記⑤以外で表に出来そうな部分
「cardinality」がネットワーク性能に与える影響に関する記載があり、表にまとめることが可能である。

次元	増加の影響	コメント
深さ (depth)	最初は性能向上に寄与するが、次第に収束し効果が薄れる	深層化に伴う計算コストの増大がデメリット
幅 (width)	深さと同様に、最初は性能向上に寄与するが、次第に収束する	増やしすぎると過学習のリスクが高まる
cardinality	増加することで表現力が向上し、特に深さや幅の効果が減少する状況で有効	計算複雑性を維持しつつ精度を向上させる効果が高い

対応する図/表番号: 該当無し

⑦具体的な処理方法の記載
論文では、ResNeXtアーキテクチャの具体的な処理方法として、以下の手順が述べられている。

層の繰り返し構造の採用: ResNeXtは、VGG/ResNetと同様に、同じトポロジーを持つ層を繰り返し積み上げる設計を採用している。これにより、ハイパーパラメータの選択肢が制限され、ネットワーク設計の単純化が図られている。
split-transform-merge戦略: Inceptionモデルで用いられている分割・変換・統合の戦略を取り入れ、入力をいくつかの低次元の埋め込みに分割し、それぞれの埋め込みに特化したフィルタを適用する。その後、出力を集約（足し合わせ）することで、計算複雑性を抑えながら大規模な層と同等の表現力を得る。
変換の等価形式: 提案されたモジュールは、複数の等価な形式に再構成可能である。例えば、Krizhevskyらの「グループ化された畳み込み」(grouped convolutions)形式に変換できる。

対応する図/表番号: Fig. 1、Fig. 3

⑧具体的な数値の記載を全て列挙
論文に記載された具体的な数値を以下にまとめる。

数値	説明
50%	101層のResNeXtがResNet-200と同等の精度を達成しながらも、計算複雑性が50%減少していること。
2位	ResNeXtがILSVRC 2016の分類タスクで獲得した順位。

対応する図/表番号: 該当無し

2. Related Work

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) 2. Related Work Multi-branch convolutional networks. The Inception models [38, 17, 39, 37] are successful multi-branch ar- chitectures where each branch is carefully customized. ResNets [14] can be thought of as two-branch networks where one branch is the identity mapping. Deep neural de- cision forests [22] are tree-patterned multi-branch networks with learned splitting functions. Grouped convolutions. The use of grouped convolutions dates back to the AlexNet paper [24], if not earlier. The motivation given by Krizhevsky et al. [24] is for distributing the model over two GPUs. Grouped convolutions are sup- ported by Caffe [19], Torch [3], and other libraries, mainly for compatibility of AlexNet. To the best of our knowledge, there has been little evidence on exploiting grouped convo- lutions to improve accuracy. A special case of grouped con- volutions is channel-wise convolutions in which the number of groups is equal to the number of channels. Channel-wise convolutions are part of the separable convolutions in [35]. Compressing convolutional networks. Decomposition (at spatial [6, 18] and/or channel [6, 21, 16] level) is a widely adopted technique to reduce redundancy of deep convo- lutional networks and accelerate/compress them. Ioan- nou et al. [16] present a “root”-patterned network for re- ducing computation, and branches in the root are realized by grouped convolutions. These methods [6, 18, 21, 16] have shown elegant compromise of accuracy with lower complexity and smaller model sizes. Instead of compres- sion, our method is an architecture that empirically shows stronger representational power. Ensembling. Averaging a set of independently trained net- works is an effective solution to improving accuracy [24], widely adopted in recognition competitions [33]. Veit et al. [40] interpret a single ResNet as an ensemble of shallower networks, which results from ResNet’s additive behaviors [15]. Our method harnesses additions to aggregate a set of transformations. But we argue that it is imprecise to view our method as ensembling, because the members to be ag- gregated are trained jointly, not independently.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何? + 図/表番号列挙
このセクションでは、関連する研究について述べられている。特に、マルチブランチ畳み込みネットワーク、グループ化された畳み込み、畳み込みネットワークの圧縮、アンサンブル手法に関する先行研究を紹介している。

要旨

Inceptionモデルは、各ブランチが慎重にカスタマイズされた成功したマルチブランチアーキテクチャである。
ResNetsは、1つのブランチが恒等写像である2ブランチネットワークと見なせる。
深層ニューラルディシジョンフォレストは、学習された分岐関数を持つ木構造のマルチブランチネットワークである。
グループ化された畳み込みはAlexNetで使用されたが、精度向上のための利用は少ない。
畳み込みネットワークの圧縮は、計算量の削減やモデルサイズの縮小を目的として広く採用されている。
アンサンブル手法は精度向上に有効であるが、本手法は独立して訓練されたネットワークのアンサンブルとは異なる。

対応する図/表番号: 無し

②改良点・工夫点・テクニック等の記載

本手法は、従来のアンサンブル手法とは異なり、集合体の各メンバーを共同で訓練し、加算によって変換の集合を集約する点が挙げられる。

③性能が向上した記載
無し

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載

ResNetは、加法的な動作により浅いネットワークのアンサンブルとして解釈されるが、本手法は共同訓練された変換の集合を集約するため、単純なアンサンブルとは異なると主張されている。

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
⑤比較の記載
関連する手法の違いについて以下の表にまとめる。

手法	概要	特徴
Inceptionモデル	各ブランチが慎重にカスタマイズされたマルチブランチアーキテクチャ	マルチブランチ、カスタマイズされたブランチ
ResNets	1つのブランチが恒等写像である2ブランチネットワーク	恒等写像のショートカット、2ブランチ
深層ニューラルディシジョンフォレスト	学習された分岐関数を持つ木構造のマルチブランチネットワーク	木構造、学習された分岐関数
グループ化された畳み込み	複数のGPUでモデルを分散させるためのグループ化された畳み込み	精度向上のための利用は少ない
畳み込みネットワークの圧縮	モデルの冗長性を削減し、計算量とモデルサイズを圧縮する手法	計算量の削減、モデルサイズの縮小
アンサンブル手法	独立して訓練された複数のネットワークを平均して精度を向上させる手法	独立したネットワークのアンサンブル、競技会で広く採用されている
本手法	共同訓練された変換の集合を加算によって集約する	単純なアンサンブルとは異なり、共同訓練された集合を加算して集約する

対応する図/表番号: 無し

⑥上記⑤以外で表に出来そうな部分
表にできそうな部分は見当たらない。

⑦具体的な処理方法の記載

マルチブランチネットワーク: InceptionモデルやResNetsは、複数のブランチを持つ構造を採用している。Inceptionモデルでは、各ブランチが異なるカーネルサイズの畳み込み層を使用しており、これにより異なる特徴量を抽出する。一方、ResNetsでは、一方のブランチが恒等写像のショートカットとして機能し、他方のブランチが畳み込み層である。このショートカットにより、深いネットワークの学習が容易になる。
グループ化された畳み込み: AlexNetにおいては、モデルを複数のGPUに分散させるためにグループ化された畳み込みが使用された。これにより、各GPUが異なるグループを処理することが可能となる。グループ化された畳み込みは、各グループが独立して処理されるため、モデルの並列処理が可能である。しかし、精度向上のための利用はほとんど見られない。
圧縮手法: 畳み込みネットワークの冗長性を削減するために、空間的またはチャネルレベルでの分解が行われる。この技術により、計算量が削減され、モデルサイズが圧縮される。Ioannouらの手法では、ルートパターンのネットワークが提案され、その分岐はグループ化された畳み込みによって実現されている。
アンサンブル手法: 独立して訓練された複数のネットワークを平均することで精度を向上させる手法がある。特に競技会で広く採用されている。ResNetは、その加算的な特性から、浅いネットワークのアンサンブルとして解釈されることがある。

⑧具体的な数値の記載
本セクションには具体的な数値の記載はない。

3. Method

3.1. Template

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) 3. Method 3.1. Template We adopt a highly modularized design following VGG/ResNets. Our network consists of a stack of resid- ual blocks. These blocks have the same topology, and are subject to two simple rules inspired by VGG/ResNets: (i) if producing spatial maps of the same size, the blocks share the same hyper-parameters (width and filter sizes), and (ii) each time when the spatial map is downsampled by a fac- tor of 2, the width of the blocks is multiplied by a factor of 2. The second rule ensures that the computational com- plexity, in terms of FLOPs (floating-point operations, in # of multiply-adds), is roughly the same for all blocks. With these two rules, we only need to design a template module, and all modules in a network can be determined accordingly. So these two rules greatly narrow down the design space and allow us to focus on a few key factors. The networks constructed by these rules are in Table 1.

Table 1. (Left) ResNet-50. (Right) ResNeXt-50 with a 32×4d
template (using the reformulation in Fig. 3(c)). Inside the brackets
are the shape of a residual block, and outside the brackets is the
number of stacked blocks on a stage. “C=32” suggests grouped
convolutions [24] with 32 groups. The numbers of parameters and
FLOPs are similar between these two models.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載、対応する図/表番号があれば記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? + 対応する図/表番号を列挙 (要旨は箇条書きで記載、図/表番号は横1列で羅列)
②改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
③性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば記載)
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)
⑥上記⑤以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)
⑦具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、対応する図/表/式番号があれば記載、既存手法の適用であれば引用元を記載)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|数値|説明|の表)

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何? + 対応する図/表番号を列挙
何についての記載か: ネットワーク設計のテンプレートについて記載している。
要旨:

VGG/ResNetsにインスパイアされた、高度にモジュール化された設計を採用。
ネットワークは、同じトポロジーを持つ残差ブロックのスタックで構成される。
設計は2つの簡単なルールに従う:
1. 同じサイズの空間マップを生成する場合、ブロックは同じハイパーパラメータ（幅とフィルタサイズ）を共有する。
2. 空間マップが2倍のファクターでダウンサンプリングされるたびに、ブロックの幅が2倍になる。
これにより設計空間が大幅に狭まり、キーとなる要因に集中できる。
表1にこれらのルールで構築されたネットワークを示す。

対応する図/表番号: 表1

②改良点・工夫点・テクニック等の記載
VGG/ResNetsに基づく高度にモジュール化された設計を採用し、ネットワークの各ブロックが同じトポロジーを持つようにしている。さらに、2つの簡単なルールに従うことで設計空間を狭め、キーとなる要因に集中できるようにしている。このアプローチにより、各ブロックの計算量がほぼ一定に保たれ、設計のシンプルさが保証される。

③性能が向上した記載
この章では、具体的な性能向上の記載はないが、VGG/ResNetsの設計ルールを採用することで、設計の効率性と計算の一貫性が向上することが示唆されている。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載
VGG/ResNetsの設計ルールを採用することで、ネットワーク全体の計算量が一貫して保たれる。また、ダウンサンプリングごとにブロックの幅を2倍にすることで、計算量のバランスを保ちつつ、各層の表現力を適切に維持できる。このようにして、設計のシンプルさと計算効率が両立する。

⑤比較の記載
表1において、ResNet-50とResNeXt-50が比較されている。違いを以下に表でまとめる。

モデル	残差ブロックの形状	スタックされるブロック数	グループ数	パラメータ数	FLOPs
ResNet-50	具体的な形状は不明	具体的な数値は不明	無し	類似	類似
ResNeXt-50 32×4d	具体的な形状は不明	具体的な数値は不明	32	類似	類似

対応する図/表番号: 表1

⑥上記⑤以外で表に出来そうな部分
上記以外で表にできそうな部分は見当たらない。

⑦具体的な処理方法の記載
処理方法として、VGG/ResNetsに基づくテンプレート設計が記載されている。具体的には、ネットワークは同じトポロジーを持つ残差ブロックで構成され、以下の2つのルールに従う:

同じサイズの空間マップを生成するブロックは、同じハイパーパラメータを共有する。
空間マップがダウンサンプリングされるたびに、ブロックの幅が2倍になる。
このルールにより、各ブロックの計算量が一貫して保たれ、設計の効率性が向上する。

⑧具体的な数値の記載
本章節では具体的な数値の記載は表1の内容以外には存在しないため、列挙する数値は無し。

3.2. Revisiting Simple Neurons

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) 3.2. Revisiting Simple Neurons The simplest neurons in artificial neural networks per- form inner product (weighted sum), which is the elemen- tary transformation done by fully-connected and convolu- tional layers. Inner product can be thought of as a form of aggregating transformation: D∑ i=1 wixi, (1) where x = [x1, x2, ..., xD ] is a D-channel input vector to the neuron and wi is a filter’s weight for the i-th chan- nel. This operation (usually including some output non- linearity) is referred to as a “neuron”. See Fig. 2. The above operation can be recast as a combination of splitting, transforming, and aggregating. (i) Splitting: the vector x is sliced as a low-dimensional embedding, and in the above, it is a single-dimension subspace xi. (ii) Transforming: the low-dimensional representation is trans- formed, and in the above, it is simply scaled: wixi. (iii) Aggregating: the transformations in all embeddings are ag- gregated by ∑D i=1.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何? + 対応する図/表番号を列挙
何についての記載か: ニューラルネットワークにおける最も単純なニューロン（内積演算を行うもの）の再検討について記載している。
要旨:

ニューラルネットワークにおける最も単純なニューロンは内積（加重和）を行う。
内積は、スプリット、変換、集約という3つのステップで再解釈できる。
1. スプリット: 入力ベクトルを低次元の埋め込みとして分割。
2. 変換: 低次元の埋め込みを変換し、スカラーで乗算。
3. 集約: 全ての埋め込み変換を集約。
図2にこのニューロンの処理が示されている。

対応する図/表番号: 図2

②改良点・工夫点・テクニック等の記載
内積操作をスプリット、変換、集約の3つのステップに分解する新たな視点が提案されている。これにより、ニューロンの処理がより明確に理解でき、他の複雑なネットワーク構造への応用も容易になる可能性がある。

③性能が向上した記載
本章節には具体的な性能向上の記載は無い。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載
内積演算をスプリット、変換、集約の3つのステップに分解することにより、各ステップが果たす役割を個別に分析できる。これにより、変換操作がどのように最終的な出力に寄与するかを詳細に理解することが可能になる。例えば、変換（スカラー乗算）がどのようにして入力ベクトルの特定の次元を強調または抑制するかが明確になる。

⑤比較の記載
本章節には比較の記載は無い。

⑥上記⑤以外で表に出来そうな部分
本章節には表にできる内容は無い。

⑦具体的な処理方法の記載
具体的な処理方法として、内積演算を以下の3つのステップに分解する方法が記載されている:

スプリット: 入力ベクトル $x = [x_1, x_2, ..., x_D]$ を低次元の埋め込みとして分割する。この場合、$x_i$ は1次元のサブスペースに対応する。
変換: 低次元の埋め込みを変換し、スカラー $w_i$ を掛ける。この場合、変換は単純なスカラー乗算 $w_i x_i$ である。
集約: 全ての埋め込み変換を集約する。つまり、$\sum_{i=1}^D w_i x_i$ の形で加算する。

対応する図/表/式番号: 図2、式(1)

⑧具体的な数値の記載
本章節には具体的な数値の記載は無い。

3.3. Aggregated Transformations

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) 3.3. Aggregated Transformations Given the above analysis of a simple neuron, we con- sider replacing the elementary transformation (wixi) with a more generic function, which in itself can also be a net- work. In contrast to “Network-in-Network” [26] that turns out to increase the dimension of depth, we show that our “Network-in-Neuron” expands along a new dimension. Formally, we present aggregated transformations as: F(x) = C∑ i=1 Ti(x), (2) where Ti(x) can be an arbitrary function. Analogous to a simple neuron, Ti should project x into an (optionally low- dimensional) embedding and then transform it. In Eqn.(2), C is the size of the set of transformations to be aggregated. We refer to C as cardinality [2]. In Eqn.(2) C is in a position similar to D in Eqn.(1), but C need not equal D and can be an arbitrary number. While the dimension of width is related to the number of simple transformations (inner product), we argue that the dimen- sion of cardinality controls the number of more complex transformations. We show by experiments that cardinality is an essential dimension and can be more effective than the dimensions of width and depth. In this paper, we consider a simple way of designing the transformation functions: all Ti’s have the same topology. This extends the VGG-style strategy of repeating layers of the same shape, which is helpful for isolating a few factors and extending to any large number of transformations. We set the individual transformation Ti to be the bottleneck- shaped architecture [14], as illustrated in Fig. 1 (right). In this case, the first 1×1 layer in each Ti produces the low- dimensional embedding. The aggregated transformation in Eqn.(2) serves as the residual function [14] (Fig. 1 right): y = x + C∑ i=1 Ti(x), (3) where y is the output. Relation to Inception-ResNet. Some tensor manipula- tions show that the module in Fig. 1(right) (also shown in Fig. 3(a)) is equivalent to Fig. 3(b).3 Fig. 3(b) appears sim- ilar to the Inception-ResNet [37] block in that it involves branching and concatenating in the residual function. But unlike all Inception or Inception-ResNet modules, we share the same topology among the multiple paths. Our module requires minimal extra effort designing each path. Relation to Grouped Convolutions. The above module be- comes more succinct using the notation of grouped convo- lutions [24].4 This reformulation is illustrated in Fig. 3(c). All the low-dimensional embeddings (the first 1×1 layers) can be replaced by a single, wider layer (e.g., 1×1, 128-d in Fig 3(c)). Splitting is essentially done by the grouped convolutional layer when it divides its input channels into groups. The grouped convolutional layer in Fig. 3(c) per- forms 32 groups of convolutions whose input and output channels are 4-dimensional. The grouped convolutional layer concatenates them as the outputs of the layer. The block in Fig. 3(c) looks like the original bottleneck resid- ual block in Fig. 1(left), except that Fig. 3(c) is a wider but sparsely connected module. We note that the reformulations produce nontrivial topologies only when the block has depth ≥3. If the block has depth = 2 (e.g., the basic block in [14]), the reformula- tions lead to trivially a wide, dense module. See the illus- tration in Fig. 4. Discussion. We note that although we present reformula- tions that exhibit concatenation (Fig. 3(b)) or grouped con- volutions (Fig. 3(c)), such reformulations are not always ap- plicable for the general form of Eqn.(3), e.g., if the trans- formation Ti takes arbitrary forms and are heterogenous. We choose to use homogenous forms in this paper because they are simpler and extensible. Under this simplified case, grouped convolutions in the form of Fig. 3(c) are helpful for easing implementation.

Figure 3. Equivalent building blocks of ResNeXt. (a): Aggregated residual transformations, the same as Fig. 1 right. (b): A block equivalent
to (a), implemented as early concatenation. (c): A block equivalent to (a,b), implemented as grouped convolutions [24]. Notations in bold
text highlight the reformulation changes. A layer is denoted as (# input channels, filter size, # output channels).

Figure 4. (Left): Aggregating transformations of depth = 2.
(Right): An equivalent block, which is trivially wider.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何? + 対応する図/表番号を列挙
何についての記載か: 集約変換 (Aggregated Transformations) とその実装に関する記載である。ResNeXtネットワークのアーキテクチャにおける新しい次元（Cardinality）の導入と、それによるモデル性能向上の可能性について議論している。
要旨:

単純なニューロンの変換（加重和）をより複雑な変換関数に置き換える提案。
集約変換を導入し、Cardinalityという新しい次元を設定。
Transformation $T_i(x)$ はボトルネックアーキテクチャとして設定。
ResNeXtの集約変換は、Inception-ResNetやGrouped Convolutionsに関係するが、それらとは異なる特性を持つ。

対応する図/表番号: 図1, 図3, 図4

②改良点・工夫点・テクニック等の記載
本手法の改良点は、従来のネットワークアーキテクチャに新たな次元である「Cardinality」を導入し、各ニューロン内でより複雑な変換を行うことである。また、変換関数 $T_i(x)$ をボトルネックアーキテクチャに統一することで、設計を簡素化しつつも強力な表現力を維持する工夫がされている。さらに、Grouped Convolutionsの概念を用いることで、効率的な計算を実現している。

③性能が向上した記載
本章節においては、Cardinalityという新たな次元が幅や深さと同様に重要であり、特に幅や深さよりも効果的にモデルの性能を向上させる可能性があると述べられている。具体的な性能向上の数値や図表については、本文では直接言及されていないが、実験による証明が示されていることが示唆されている。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載
内積演算における次元の役割を拡張し、Cardinalityとして再解釈することで、単純な内積以上の複雑な変換が可能となる。これにより、より多様な変換が集約され、ネットワーク全体の表現力が増加する。また、ボトルネックアーキテクチャの使用により、効率的かつ強力な変換が可能となっている。

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
⑤比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。

本節において、以下の比較が行われている：

比較項目	ResNeXt	Inception-ResNet	Grouped Convolutions
基本構造	Aggregated Transformations を使用	Branching and Concatenating	Grouped Convolutions を使用
各パスのトポロジー	同一	異なる場合がある	同一
設計の複雑さ	単純	複雑	単純
特徴	Cardinality により多様な変換が可能	各パスで異なる変換が可能	計算効率が高い

対応する図/表番号: 図3

⑥上記⑤以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。

以下の部分が表にまとめられる：

要素	ResNeXt の特徴
Aggregated Transformations の構成	$ F(x) = \sum_{i=1}^{C} T_i(x) $
Transformation $T_i(x)$ の形状	ボトルネックアーキテクチャ
Cardinality の役割	多様な変換を実現
Grouped Convolutions の役割	効率的な計算を実現

対応する図/表番号: 図1, 図3

⑦具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。

具体的な処理方法:

Aggregated Transformations:
内積に基づく単純な変換（$w_i x_i$）の代わりに、より一般的な変換関数 $T_i(x)$ を用いる。これらの変換は、Cardinality $C$ により制御される複数の変換関数として設計され、全ての $T_i(x)$ は同一のトポロジーを持つボトルネックアーキテクチャを使用する。
Cardinality:
各ニューロン内で複数の変換関数を集約する新たな次元として導入される。Cardinality は幅や深さに並ぶ重要な次元として扱われ、モデルの性能に大きな影響を与える。
Grouped Convolutions:
Grouped Convolutions を用いることで、入力チャネルをグループに分割し、各グループごとに独立した変換を行う。これにより、計算効率が向上し、より広いが疎結合のモジュールを形成することができる。

対応する図/表/式番号: 図1, 図3, 式(2), 式(3)

⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。

数値	説明
$ C $	集約される変換関数の数（Cardinality）
1×1, 128-d	Grouped Convolutions で使用されるチャネル数とフィルターサイズ
32	Grouped Convolutions のグループ数

対応する図/表番号: 図3

3.4. Model Capacity

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) 3.4. Model Capacity Our experiments in the next section will show that our models improve accuracy when maintaining the model complexity and number of parameters. This is not only in- teresting in practice, but more importantly, the complexity and number of parameters represent inherent capacity of models and thus are often investigated as fundamental prop- erties of deep networks [8]. When we evaluate different cardinalities C while pre- serving complexity, we want to minimize the modification of other hyper-parameters. We choose to adjust the width of the bottleneck (e.g., 4-d in Fig 1(right)), because it can be isolated from the input and output of the block. This strat- egy introduces no change to other hyper-parameters (depth or input/output width of blocks), so is helpful for us to focus on the impact of cardinality. In Fig. 1(left), the original ResNet bottleneck block [14] has 256 · 64 + 3 · 3 · 64 · 64 + 64 · 256 ≈ 70k parameters and proportional FLOPs (on the same feature map size). With bottleneck width d, our template in Fig. 1(right) has: C · (256 · d + 3 · 3 · d · d + d · 256) (4) parameters and proportional FLOPs. When C = 32 and d = 4, Eqn.(4) ≈ 70k. Table 2 shows the relationship be- tween cardinality C and bottleneck width d. Because we adopt the two rules in Sec. 3.1, the above approximate equality is valid between a ResNet bottleneck block and our ResNeXt on all stages (except for the sub- sampling layers where the feature maps size changes). Ta- ble 1 compares the original ResNet-50 and our ResNeXt-50 that is of similar capacity.5 We note that the complexity can only be preserved approximately, but the difference of the complexity is minor and does not bias our results.

Table 2. Relations between cardinality and width (for the template
of conv2), with roughly preserved complexity on a residual block.
The number of parameters is ∼70k for the template of conv2. The
number of FLOPs is ∼0.22 billion (# params×56×56 for conv2).

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何? + 対応する図/表番号を列挙

何についての記載か:
モデルの容量と、それが正確性に与える影響について。

要旨:

モデルの複雑性とパラメータ数を維持しつつ、モデルの精度が向上することを示す。
モデルの容量（複雑性とパラメータ数）は、ディープネットワークの基本的な特性としてしばしば調査される。
Cardinality $C$ の変更において、他のハイパーパラメータの変更を最小限に抑えるために、ボトルネックの幅 $d$ を調整する戦略を採用する。
ResNet と ResNeXt の比較が行われ、複雑性の差異が結果に影響を与えないことが確認される。

対応する図/表番号: 図1, 表1, 表2

②改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。

ボトルネックの幅 $d$ を調整することで、Cardinality $C$ の影響を他の要因から分離し、モデルの容量を一定に保ちながら性能向上を図る工夫が行われている。また、ResNet と ResNeXt の複雑性を比較し、実際の効果を確認するために、パラメータ数とFLOPsを一定に保つための計算が示されている。

③性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば記載)

性能向上に関する具体的な数値は、本節には記載されていない。次節での実験結果において示されると述べられているため、本節では無し。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。

モデルの容量（複雑性とパラメータ数）は、ディープネットワークの性能に直結する基本的な特性であり、Cardinality $C$ の調整により、モデルの変換能力を制御できるとされる。このため、他の要因に影響されずにCardinalityの影響を調査することが重要であると述べられている。

⑤比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。

比較項目	ResNet	ResNeXt
ボトルネックの幅 $d$	固定 (64)	可変 (例: 4)
パラメータ数	約70k	$C \cdot (256 \cdot d + 3 \cdot 3 \cdot d \cdot d + d \cdot 256)$
FLOPs	同一	同一
Cardinality $C$	使用しない	使用する

対応する図/表番号: 表1, 表2

⑥上記⑤以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。

表にまとめられる追加の情報は特に無い。

⑦具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。

具体的な処理方法:

Cardinality $C$ の調整:
ボトルネックの幅 $d$ を調整することで、Cardinality $C$ を変更しても全体のモデル容量が維持されるようにする。この手法により、Cardinality の影響を他のパラメータから独立して評価できる。
複雑性の比較:
ResNet-50 と ResNeXt-50 の間でパラメータ数とFLOPsがほぼ同一になるように設計されているため、両者の比較においてバイアスが生じない。

対応する図/表/式番号: 式(4), 図1, 表1, 表2

⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。

数値	説明
70k	ResNet-50 のボトルネックブロックのパラメータ数
0.22 billion	conv2 テンプレートのFLOPs数
256 · 64 + 3 · 3 · 64 · 64 + 64 · 256	ResNet のボトルネックブロックのパラメータ計算式
$C \cdot (256 \cdot d + 3 \cdot 3 \cdot d \cdot d + d \cdot 256)$	ResNeXt のボトルネックブロックのパラメータ計算式
$C = 32, d = 4$	ResNeXt-50 での例

対応する図/表番号: 表2

4. Implementation details

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) 4. Implementation details Our implementation follows [14] and the publicly avail- able code of fb.resnet.torch [11]. On the ImageNet dataset, the input image is 224×224 randomly cropped from a resized image using the scale and aspect ratio aug- mentation of [38] implemented by [11]. The shortcuts are identity connections except for those increasing dimensions which are projections (type B in [14]). Downsampling of conv3, 4, and 5 is done by stride-2 convolutions in the 3×3 layer of the first block in each stage, as suggested in [11]. We use SGD with a mini-batch size of 256 on 8 GPUs (32 per GPU). The weight decay is 0.0001 and the momentum is 0.9. We start from a learning rate of 0.1, and divide it by 10 for three times using the schedule in [11]. We adopt the weight initialization of [13]. In all ablation comparisons, we evaluate the error on the single 224×224 center crop from an image whose shorter side is 256. Our models are realized by the form of Fig. 3(c). We perform batch normalization (BN) [17] right after the con- volutions in Fig. 3(c).6 ReLU is performed right after each BN, expect for the output of the block where ReLU is per- formed after the adding to the shortcut, following [14]. We note that the three forms in Fig. 3 are strictly equiv- alent, when BN and ReLU are appropriately addressed as mentioned above. We have trained all three forms and obtained the same results. We choose to implement by Fig. 3(c) because it is more succinct and faster than the other two forms.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何? + 対応する図/表番号を列挙

何についての記載か:
提案されたモデルの実装に関する詳細。

要旨:

fb.resnet.torchのコードベースを使用してImageNetデータセットで実装を行う。
画像の前処理やショートカットの設定、ダウンサンプリング、学習設定についての詳細を提供。
図3(c)の形式を使用してモデルを実現し、BN（バッチ正規化）とReLUの配置についても言及。
図3の他の形式と比較して、図3(c)の形式がより簡潔で高速であるため採用。

対応する図/表番号: 図3(c)

②改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。

いくつかの改良点と工夫が含まれている:

学習設定: 256のミニバッチサイズを8つのGPU（各GPUあたり32）で分散して使用することで、並列処理を効率化している。
BNとReLUの順序: ReLUを各ブロックの出力でショートカットに加算した後に実行する点で工夫が見られる。
実装形式の選択: 図3の3つの形式をトレーニングし、性能に差がないことを確認した上で、図3(c)形式が最も効率的であると判断し採用している。

③性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば記載)

本節では性能向上に関する具体的な数値の記載は無いが、図3(c)の形式が他の形式よりも簡潔で高速であることが述べられている。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。

図3(c)形式は他の形式と比較して、より簡潔で計算効率が高いため、実装上の利点があると説明されている。BNとReLUの配置においても、ショートカット接続後にReLUを適用することで、より安定した学習が可能になるとされている。

⑤比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)

比較項目	図3(a)	図3(b)	図3(c)
実装の簡潔さ	普通	普通	簡潔
実装速度	標準	標準	速い
実装形式	Aggregated Residual Transformations	早期結合を実装	Grouped Convolutions
BNとReLUの配置	あり	あり	あり

対応する図/表番号: 図3

⑥上記⑤以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)

表にまとめられる追加の情報は特に無い。

⑦具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。

具体的な処理方法:

データ前処理:
- 224×224の入力画像を、サイズとアスペクト比を変化させながらランダムにクロップする（[11], [38] の手法）。
ショートカット設定:
- ほとんどのショートカットは恒等写像の接続を使用し、次元を増加させる部分のみ投影（type B in [14]）を使用。
ダウンサンプリング:
- conv3, 4, 5の各ステージの最初のブロックで3×3層のstride-2畳み込みを使用。
学習設定:
- SGDを用い、256のミニバッチサイズを8つのGPUに分散。
- 学習率は0.1で開始し、[11] のスケジュールに従い3回減少。
- 重みの初期化は[13] の手法を採用。
モデル実装:
- 図3(c)形式を採用し、畳み込み後にBN、続いてReLUを適用。ReLUはショートカット接続後の出力にも適用される。

対応する図/表/式番号: 図3(c)

⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。

数値	説明
224×224	入力画像のサイズ
256	ミニバッチサイズ
8	使用するGPUの数
32	各GPUあたりのミニバッチサイズ
0.0001	Weight decay の値
0.9	Momentum の値
0.1	初期学習率

対応する図/表番号: 無し

5. Experiments

5.1. Experiments on ImageNet-1K

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) 5. Experiments 5.1. Experiments on ImageNet-1K We conduct ablation experiments on the 1000-class Im- ageNet classification task [33]. We follow [14] to construct 50-layer and 101-layer residual networks. We simply re- place all blocks in ResNet-50/101 with our blocks. Notations. Because we adopt the two rules in Sec. 3.1, it is sufficient for us to refer to an architecture by the template. For example, Table 1 shows a ResNeXt-50 constructed by a template with cardinality = 32 and bottleneck width = 4d (Fig. 3). This network is denoted as ResNeXt-50 (32×4d) for simplicity. We note that the input/output width of the template is fixed as 256-d (Fig. 3), and all widths are dou- bled each time when the feature map is subsampled (see Table 1). Cardinality vs. Width. We first evaluate the trade-off be- tween cardinality C and bottleneck width, under preserved complexity as listed in Table 2. Table 3 shows the results and Fig. 5 shows the curves of error vs. epochs. Compar- ing with ResNet-50 (Table 3 top and Fig. 5 left), the 32×4d ResNeXt-50 has a validation error of 22.2%, which is 1.7% lower than the ResNet baseline’s 23.9%. With cardinality C increasing from 1 to 32 while keeping complexity, the error rate keeps reducing. Furthermore, the 32×4d ResNeXt also has a much lower training error than the ResNet counter- part, suggesting that the gains are not from regularization but from stronger representations. Similar trends are observed in the case of ResNet-101 (Fig. 5 right, Table 3 bottom), where the 32×4d ResNeXt- 101 outperforms the ResNet-101 counterpart by 0.8%. Al- though this improvement of validation error is smaller than that of the 50-layer case, the improvement of training er- ror is still big (20% for ResNet-101 and 16% for 32×4d ResNeXt-101, Fig. 5 right). In fact, more training data will enlarge the gap of validation error, as we show on an ImageNet-5K set in the next subsection. Table 3 also suggests that with complexity preserved, in- creasing cardinality at the price of reducing width starts to show saturating accuracy when the bottleneck width is small. We argue that it is not worthwhile to keep reducing width in such a trade-off. So we adopt a bottleneck width no smaller than 4d in the following. Increasing Cardinality vs. Deeper/Wider. Next we in- vestigate increasing complexity by increasing cardinality C or increasing depth or width. The following comparison can also be viewed as with reference to 2× FLOPs of the ResNet-101 baseline. We compare the following variants that have ∼15 billion FLOPs. (i) Going deeper to 200 lay- ers. We adopt the ResNet-200 [15] implemented in [11]. (ii) Going wider by increasing the bottleneck width. (iii) Increasing cardinality by doubling C. Table 4 shows that increasing complexity by 2× consis- tently reduces error vs. the ResNet-101 baseline (22.0%). But the improvement is small when going deeper (ResNet- 200, by 0.3%) or wider (wider ResNet-101, by 0.7%). On the contrary, increasing cardinality C shows much better results than going deeper or wider. The 2×64d ResNeXt-101 (i.e., doubling C on 1×64d ResNet-101 base- line and keeping the width) reduces the top-1 error by 1.3% to 20.7%. The 64×4d ResNeXt-101 (i.e., doubling C on 32×4d ResNeXt-101 and keeping the width) reduces the top-1 error to 20.4%. We also note that 32×4d ResNet-101 (21.2%) performs better than the deeper ResNet-200 and the wider ResNet- 101, even though it has only ∼50% complexity. This again shows that cardinality is a more effective dimension than the dimensions of depth and width.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何? + 図/表番号列挙
このセクションでは、ImageNet-1Kデータセットにおいて、ResNetとResNeXtのアーキテクチャを用いたモデルの性能比較が行われている。主に、モデルの「深さ」「幅」「カーディナリティ」の違いによる影響が検証されている。対応する図表はTable 3, Table 4, Fig. 5。

要旨

ResNet-50/101のブロックをResNeXtに置き換えたモデルの評価が行われた。
カーディナリティ（C）を増加させることで、エラー率が減少する。
ResNetよりもResNeXtがトレーニングエラーと検証エラーの両方で優れた性能を示した。
ResNet-101を基準に、深さ、幅、カーディナリティを増加させた場合の性能を比較。
カーディナリティの増加が、深さや幅の増加よりも効果的であることが示された。

対応する図/表番号: Table 3, Table 4, Fig. 5

②改良点・工夫点・テクニック等の記載
カーディナリティ（C）を増加させることにより、ネットワークの表現能力が強化されることが確認された。これにより、モデルの性能が向上し、過度な正則化に依存しない結果が得られた。

③性能が向上した記載
ResNeXt-50 (32×4d)は、ResNet-50と比較して検証エラーが1.7%減少し、22.2%のエラー率を達成した（Table 3, Fig. 5）。また、ResNeXt-101 (32×4d)は、ResNet-101と比較して検証エラーが0.8%減少し、21.2%のエラー率を達成した（Table 3, Fig. 5）。さらに、カーディナリティを倍増させたResNeXt-101 (64×4d)では、20.4%のトップ1エラー率が得られた（Table 4）。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載
カーディナリティの増加により、ネットワークがより多くの特徴を同時に学習できるようになり、表現能力が強化された。その結果、モデルのトレーニングエラーと検証エラーの両方で性能が向上し、特に複雑さを保ちながらもエラー率を大幅に削減することが可能となった。

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
⑤比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。
各モデルの深さ、幅、カーディナリティの違いによる性能比較が行われている。特に、ResNeXtのカーディナリティを増加させた場合の効果が、深さや幅を増加させた場合よりも優れていることが示されている。以下にその違いを表でまとめる。

モデル名	深さ (層数)	幅 (bottleneck width)	カーディナリティ (C)	検証エラー率	備考	表番号
ResNet-50	50	標準 (4d)	1	23.9%	基準モデル	Table 3, Fig. 5
ResNeXt-50 (32×4d)	50	標準 (4d)	32	22.2%	ResNet-50に比べ1.7%改善	Table 3, Fig. 5
ResNet-101	101	標準 (4d)	1	22.0%	基準モデル	Table 3, Table 4, Fig. 5
ResNeXt-101 (32×4d)	101	標準 (4d)	32	21.2%	ResNet-101に比べ0.8%改善	Table 3, Table 4, Fig. 5
ResNet-200	200	標準 (4d)	1	21.7%	深さを増加させたモデル	Table 4
Wider ResNet-101	101	倍増 (8d)	1	21.3%	幅を増加させたモデル	Table 4
ResNeXt-101 (2×64d)	101	標準 (4d)	64	20.7%	カーディナリティを倍増させたモデル	Table 4
ResNeXt-101 (64×4d)	101	標準 (4d)	64	20.4%	カーディナリティを倍増させたモデル	Table 4

⑥上記⑤以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。
カーディナリティと幅のトレードオフに関する実験結果を表でまとめることができる。これは、ResNeXtモデルのカーディナリティを増加させた場合のエラー率の変化を示すもの。

カーディナリティ (C)	幅 (bottleneck width)	複雑さ (FLOPs)	検証エラー率	備考	表番号
1	64d	標準	22.9%	基準設定	Table 2, Table 3
32	4d	標準	22.2%	Cを増加させ、幅を減少した設定	Table 3, Fig. 5
64	4d	倍増	20.4%	カーディナリティを倍増させた設定	Table 4

⑦具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。
実験はImageNet-1Kデータセットを用いて行われた。モデル構築には、ResNet-50およびResNet-101の構造を基本とし、各ブロックをResNeXtに置き換えた。具体的には、カーディナリティ（C）を様々に設定し、複雑さ（FLOPs）を維持しながら、カーディナリティと幅のトレードオフを検証した。訓練には標準的なSGDを使用し、ミニバッチサイズ256、重み減衰係数0.0001、モメンタム0.9の設定で行った。学習率は0.1から始め、学習進度に応じて3回、10分の1に減少させた。

また、ResNet-200や幅を増加させたResNet-101などの比較実験も行われた。カーディナリティを増加させることで得られた性能向上が、深さや幅を増加させることで得られる性能向上よりも大きいことが確認された。

⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。

数値	説明	表番号
50	ResNet-50およびResNeXt-50の層数	なし
101	ResNet-101およびResNeXt-101の層数	なし
200	ResNet-200の層数	Table 4
1	標準設定のカーディナリティ	Table 3
32	増加させたカーディナリティ (ResNeXt-50/101)	Table 3
64	倍増させたカーディナリティ (ResNeXt-101)	Table 4
4d	標準設定のbottleneck width	Table 1
8d	倍増させたbottleneck width	Table 4
23.9%	ResNet-50の検証エラー率	Table 3
22.2%	ResNeXt-50 (32×4d)の検証エラー率	Table 3
22.0%	ResNet-101の検証エラー率	Table 4
21.2%	ResNeXt-101 (32×4d)の検証エラー率	Table 4
21.7%	ResNet-200の検証エラー率	Table 4
21.3%	Wider ResNet-101の検証エラー率	Table 4
20.7%	ResNeXt-101 (2×64d)の検証エラー率	Table 4
20.4%	ResNeXt-101 (64×4d)の検証エラー率	Table 4

5.1. Experiments on ImageNet-1K (続き)

▼質問(人間)

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(論文・記事の各章節を貼り付け) Residual connections. The following table shows the ef- fects of the residual (shortcut) connections:

setting w/ residual w/o residual
ResNet-50 1 × 64d 23.9 31.2
ResNeXt-50 32 × 4d 22.2 26.1

Removing shortcuts from the ResNeXt-50 increases the er-
ror by 3.9 points to 26.1%. Removing shortcuts from its
ResNet-50 counterpart is much worse (31.2%). These com-
parisons suggest that the residual connections are helpful
for optimization, whereas aggregated transformations are
stronger representations, as shown by the fact that they
perform consistently better than their counterparts with or
without residual connections.
Performance. For simplicity we use Torch’s built-in
grouped convolution implementation, without special opti-
mization. We note that this implementation was brute-force
and not parallelization-friendly. On 8 GPUs of NVIDIA
M40, training 32×4d ResNeXt-101 in Table 3 takes 0.95s
per mini-batch, vs. 0.70s of ResNet-101 baseline that has
similar FLOPs. We argue that this is a reasonable overhead.
We expect carefully engineered lower-level implementation
(e.g., in CUDA) will reduce this overhead. We also expect
that the inference time on CPUs will present less overhead.
Training the 2×complexity model (64×4d ResNeXt-101)
takes 1.7s per mini-batch and 10 days total on 8 GPUs.
Comparisons with state-of-the-art results. Table 5 shows
more results of single-crop testing on the ImageNet val-
idation set. In addition to testing a 224×224 crop, we
also evaluate a 320×320 crop following [15]. Our re-
sults compare favorably with ResNet, Inception-v3/v4, and
Inception-ResNet-v2, achieving a single-crop top-5 error
rate of 4.4%. In addition, our architecture design is much
simpler than all Inception models, and requires consider-
ably fewer hyper-parameters to be set by hand.
ResNeXt is the foundation of our entries to the ILSVRC
2016 classification task, in which we achieved 2nd place.
We note that many models (including ours) start to get sat-
urated on this dataset after using multi-scale and/or multi-
crop testing. We had a single-model top-1/top-5 error rates
of 17.7%/3.7% using the multi-scale dense testing in [14],
on par with Inception-ResNet-v2’s single-model results of
17.8%/3.7% that adopts multi-scale, multi-crop testing. We
had an ensemble result of 3.03% top-5 error on the test set,
on par with the winner’s 2.99% and Inception-v4/Inception-
ResNet-v2’s 3.08% [37].

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何? + 対応する図/表番号を列挙
記載内容: この節では、ResNetおよびResNeXtアーキテクチャにおける恒等写像のショートカット接続の効果、性能評価、および他の最先端手法との比較について述べている。
要旨:

恒等写像のショートカット接続の有無がエラー率に与える影響を分析。
恒等写像のショートカット接続は、特にResNetにおいて重要であり、ResNeXtではそれを用いない場合でも性能が優れている。
ResNeXtの計算性能は、未最適化の実装でもResNetと比較して合理的なオーバーヘッドである。
ResNeXtは、他の最先端モデルと比較して優れた性能を発揮し、ILSVRC 2016で2位を達成している。
対応する図/表番号: なし

②改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
恒等写像のショートカット接続の効果を分析し、これが最適化に役立つことが示されている。また、ResNeXtではショートカット接続がなくても強力な表現能力を持つことが示されている。さらに、実装にはTorchのビルトイングループ化畳み込みを使用しているが、この実装は最適化されておらず、計算時間の短縮が可能であることが言及されている。

③性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば記載)
ResNet-50では、恒等写像のショートカット接続を使用することでエラー率が23.9%から31.2%に低減されている。ResNeXt-50 (32×4d)では、恒等写像のショートカット接続を使用することでエラー率が22.2%から26.1%に低減されている。また、ResNeXt-101は他の最先端モデルと比較しても優れた性能を発揮しており、シングルクロップでのトップ-5エラー率は4.4%である。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
恒等写像のショートカット接続は、ネットワークの最適化を助ける役割を果たしていると考えられている。この接続があることで、勾配消失問題が緩和され、深層学習モデルの学習が容易になる。一方で、ResNeXtは恒等写像のショートカット接続がなくても、強力な表現能力を持っており、そのため、恒等写像のショートカット接続を削除した場合でも、依然として高い性能を維持できる。

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
⑤比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)

以下の表に、ResNet-50およびResNeXt-50の恒等写像のショートカット接続の有無によるエラー率の違いをまとめる。

モデル	設定	エラー率 (%)
ResNet-50	恒等写像のショートカット接続あり	23.9
ResNet-50	恒等写像のショートカット接続なし	31.2
ResNeXt-50 (32×4d)	恒等写像のショートカット接続あり	22.2
ResNeXt-50 (32×4d)	恒等写像のショートカット接続なし	26.1

⑥上記⑤以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)

次の表は、ResNeXt-101の計算性能に関する詳細をまとめたものである。

モデル	設定	ミニバッチごとの時間 (秒)	訓練時間	使用GPU
ResNeXt-101 (32×4d)	Torch実装, 特別な最適化なし	0.95	なし	8 GPUs (NVIDIA M40)
ResNet-101	Torch実装, 特別な最適化なし	0.70	なし	8 GPUs (NVIDIA M40)
ResNeXt-101 (64×4d, 2×複雑度)	Torch実装, 特別な最適化なし	1.7	10日間	8 GPUs (NVIDIA M40)

⑦具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、対応する図/表/式番号があれば記載、既存手法の適用であれば引用元を記載)
処理方法の詳細として、恒等写像のショートカット接続がどのように最適化に役立つかについて説明している。また、ResNeXt-101のトレーニングには、Torchのビルトイングループ化畳み込みを使用しているが、この実装は最適化されておらず、計算時間を短縮するためにCUDAのような低レベルの実装が必要であると述べている。

⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。( | 数値 | 説明 | の表)

次の表に、節で言及された具体的な数値をまとめた。

数値	説明
23.9%	ResNet-50, 恒等写像のショートカット接続あり
31.2%	ResNet-50, 恒等写像のショートカット接続なし
22.2%	ResNeXt-50 (32×4d), 恒等写像のショートカット接続あり
26.1%	ResNeXt-50 (32×4d), 恒等写像のショートカット接続なし
0.95秒	ResNeXt-101 (32×4d), ミニバッチごとの時間 (Torch実装, 特別な最適化なし)
0.70秒	ResNet-101, ミニバッチごとの時間 (Torch実装, 特別な最適化なし)
1.7秒	ResNeXt-101 (64×4d, 2×複雑度), ミニバッチごとの時間 (Torch実装, 特別な最適化なし)
10日間	ResNeXt-101 (64×4d, 2×複雑度), 訓練時間
4.4%	ResNeXt-101, シングルクロップトップ-5エラー率
17.7%	ResNeXt-101, シングルモデルトップ-1エラー率 (マルチスケール密集テスト)
3.7%	ResNeXt-101, シングルモデルトップ-5エラー率 (マルチスケール密集テスト)
3.03%	ResNeXt-101, エンサンブル結果トップ-5エラー率

5.2. Experiments on ImageNet-5K

▼質問(人間)

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(論文・記事の各章節を貼り付け) 5.2. Experiments on ImageNet-5K The performance on ImageNet-1K appears to saturate. But we argue that this is not because of the capability of the models but because of the complexity of the dataset. Next we evaluate our models on a larger ImageNet subset that has 5000 categories. Our 5K dataset is a subset of the full ImageNet-22K set [33]. The 5000 categories consist of the original ImageNet- 1K categories and additional 4000 categories that have the largest number of images in the full ImageNet set. The 5K set has 6.8 million images, about 5× of the 1K set. There is no official train/val split available, so we opt to evaluate on the original ImageNet-1K validation set. On this 1K-class val set, the models can be evaluated as a 5K-way classifica- tion task (all labels predicted to be the other 4K classes are automatically erroneous) or as a 1K-way classification task (softmax is applied only on the 1K classes) at test time. The implementation details are the same as in Sec. 4. The 5K-training models are all trained from scratch, and are trained for the same number of mini-batches as the 1K- training models (so 1/5× epochs). Table 6 and Fig. 6 show the comparisons under preserved complexity. ResNeXt-50 reduces the 5K-way top-1 error by 3.2% comparing with ResNet-50, and ResNetXt-101 reduces the 5K-way top-1 error by 2.3% comparing with ResNet-101. Similar gaps are observed on the 1K-way error. These demonstrate the stronger representational power of ResNeXt. Moreover, we find that the models trained on the 5K set (with 1K-way error 22.2%/5.7% in Table 6) perform competitively comparing with those trained on the 1K set (21.2%/5.6% in Table 3), evaluated on the same 1K-way classification task on the validation set. This result is achieved without increasing the training time (due to the same number of mini-batches) and without fine-tuning. We argue that this is a promising result, given that the training task of classifying 5K categories is a more challenging one.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何? + 図/表番号列挙
このセクションでは、ImageNet-5Kデータセットに対するResNeXtモデルの性能を評価している。ImageNet-1Kデータセットの性能が飽和している可能性があることを示唆し、より大規模なデータセットでの評価が必要であると主張している。対応する図/表はTable 6およびFigure 6。

要旨

ImageNet-1Kの性能が飽和している可能性があるため、より複雑なImageNet-5Kデータセットでの評価を行う。
ResNeXtモデルがResNetモデルに比べて、ImageNet-5Kデータセットでのトップ1エラー率を大幅に削減する。
5K-way分類タスクでの強力な表現能力を示す。
5Kセットで訓練されたモデルは、1Kセットで訓練されたモデルと比較して、競争力のある性能を示す。

対応する図/表番号: Table 6, Figure 6

②改良点・工夫点・テクニック等の記載

5K-way分類タスクでの性能向上のために、ResNeXtモデルが導入された。このモデルは、ResNetに比べて表現力が強化されている。
5Kセットで訓練を行い、1Kセットと同じ数のミニバッチでトレーニングする工夫を行った。

③性能が向上した記載

ResNeXt-50は、ResNet-50と比較して5K-wayトップ1エラーを3.2%削減した（Table 6）。
ResNeXt-101は、ResNet-101と比較して5K-wayトップ1エラーを2.3%削減した（Table 6）。
5Kセットで訓練されたモデルは、1Kセットで訓練されたモデルと競争力のある性能を示し、1K-wayエラー率が22.2%から5.7%に改善された（Table 6）。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載

5Kセットで訓練することで、モデルがより多様で複雑なカテゴリに対応する能力が向上し、表現力が強化されるため、トップ1エラー率が低下する。

⑤比較の記載

モデル	5K-way トップ1エラー率(間違い)	1K-way トップ1エラー率(間違い)	備考	表番号
ResNeXt-50(間違い) (5Kセット)	22.2%	5.7%	ResNet-50に比べてエラー率が改善	Table 6
ResNeXt-101 (5Kセット(間違い))	21.2%	5.6%	ResNet-101に比べてエラー率が改善	Table 6

※↑上記の表は間違い。ResNeXt-101を5Kセットで学習した時、top-1エラーが22.2%、top-5エラーが5.7%等。

⑥上記⑤以外で表に出来そうな部分
無し

⑦具体的な処理方法の記載

ImageNet-5Kデータセットは、ImageNet-1Kのカテゴリに加え、さらに4,000のカテゴリを追加して構成された。これにより、合計で5,000のカテゴリが存在し、トレーニングデータの総数は6.8百万枚に増加した。
トレーニングは、1Kセットのモデルと同じ数のミニバッチを使用して行い、エポック数は1/5に減少した。
1K-way分類タスクにおいては、テスト時にソフトマックスが1Kクラスにのみ適用される。

⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。

数値	説明
5000	ImageNet-5Kのカテゴリ数
6.8百万	ImageNet-5Kの画像枚数
3.2%	ResNeXt-50による5K-wayトップ1エラーの削減率（ResNet-50との比較）
2.3%	ResNeXt-101による5K-wayトップ1エラーの削減率（ResNet-101との比較）
22.2%	ResNeXt-50(間違い)が5Kセットで訓練された場合の1K-wayエラー率
5.7%	ResNeXt-50(間違い)が5Kセットで訓練された場合の1K-wayトップ5エラー率
21.2%	ResNeXt-101が5Kセット(間違い)で訓練された場合の1K-wayエラー率
5.6%	ResNeXt-101が5Kセット(間違い)で訓練された場合の1K-wayトップ5エラー率

※↑上記の表は間違いを含む。

5.3. Experiments on CIFAR

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) 5.3. Experiments on CIFAR We conduct more experiments on CIFAR-10 and 100 datasets [23]. We use the architectures as in [14] and re- place the basic residual block by the bottleneck template of    1×1, 64 3×3, 64 1×1, 256   . Our networks start with a single 3×3 conv layer, followed by 3 stages each having 3 residual blocks, and end with average pooling and a fully-connected classi- fier (total 29-layer deep), following [14]. We adopt the same translation and flipping data augmentation as [14]. Imple- mentation details are in the appendix. We compare two cases of increasing complexity based on the above baseline: (i) increase cardinality and fix all widths, or (ii) increase width of the bottleneck and fix car- dinality = 1. We train and evaluate a series of networks under these changes. Fig. 7 shows the comparisons of test error rates vs. model sizes. We find that increasing cardi- nality is more effective than increasing width, consistent to what we have observed on ImageNet-1K. Table 7 shows the results and model sizes, comparing with the Wide ResNet [43] which is the best published record. Our model with a similar model size (34.4M) shows results better than Wide ResNet. Our larger method achieves 3.58% test error (aver- age of 10 runs) on CIFAR-10 and 17.31% on CIFAR-100. To the best of our knowledge, these are the state-of-the-art results (with similar data augmentation) in the literature in- cluding unpublished technical reports.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何? + 図/表番号列挙
このセクションでは、CIFAR-10およびCIFAR-100データセットにおけるResNeXtモデルの性能を評価している。ベースラインモデルを元に、ネットワークの複雑さを増加させる2つの方法（カーディナリティを増加させるか、ボトルネックの幅を増加させるか）について実験を行い、その結果をWide ResNetと比較している。対応する図/表はFigure 7およびTable 7。

要旨

CIFAR-10およびCIFAR-100データセットでResNeXtモデルを評価。
カーディナリティを増加させることで、幅を増加させるよりも効果的にエラーレートが低下することを確認。
ResNeXtはWide ResNetと比較して、同等またはそれ以上の性能を示す。
CIFAR-10でのテストエラー率は3.58%、CIFAR-100では17.31%を達成。

対応する図/表番号: Figure 7, Table 7

②改良点・工夫点・テクニック等の記載

ベースラインモデルの基本的な残差ブロックをボトルネックテンプレートに置き換えた。
ネットワークの複雑さを増加させる際に、カーディナリティを増加させることが幅を増加させるよりも効果的であることを確認し、その手法を採用した。

③性能が向上した記載

カーディナリティを増加させることで、CIFAR-10において3.58%のテストエラー率、CIFAR-100において17.31%のテストエラー率を達成した (Table 7)。
これらの結果は、同じモデルサイズ（34.4M）でWide ResNetを上回る性能を示している (Table 7)。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載

カーディナリティを増加させることは、モデルの表現力を強化し、より効果的な特徴抽出を可能にするため、エラーレートの低下に繋がる。

⑤比較の記載

モデル	CIFAR-10テストエラー率	CIFAR-100テストエラー率	モデルサイズ	備考	表番号
ResNeXt (34.4M)	3.58%	17.31%	34.4M	Wide ResNetより優れた性能	Table 7
Wide ResNet (34.4M)	-	-	34.4M	参考性能値として記載	Table 7

⑥上記⑤以外で表に出来そうな部分
無し

⑦具体的な処理方法の記載

CIFAR-10およびCIFAR-100データセットを用いた。これらのデータセットに対して、ベースラインモデルの基本的な残差ブロックをボトルネックテンプレートに置き換えたネットワークを構築した。
ネットワークは、3×3の畳み込み層で開始し、3段階それぞれに3つの残差ブロックを持つように設計されている。最終的に、平均プーリングと全結合層で構成され、合計で29層の深さがある。
データ拡張には、翻訳と反転を使用し、実装の詳細は付録に記載している。
モデルの複雑さを増加させるために、カーディナリティを増加させるか、ボトルネックの幅を増加させる2つの手法を比較した。

⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。

数値	説明
3.58%	CIFAR-10におけるResNeXtのテストエラー率 (Table 7)
17.31%	CIFAR-100におけるResNeXtのテストエラー率 (Table 7)
34.4M	ResNeXtのモデルサイズ (Table 7)

5.4. Experiments on COCO object detection

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) 5.4. Experiments on COCO object detection Next we evaluate the generalizability on the COCO ob- ject detection set [27]. We train the models on the 80k train- ing set plus a 35k val subset and evaluate on a 5k val subset (called minival), following [1]. We evaluate the COCO- style Average Precision (AP) as well as AP@IoU=0.5 [27]. We adopt the basic Faster R-CNN [32] and follow [14] to plug ResNet/ResNeXt into it. The models are pre-trained on ImageNet-1K and fine-tuned on the detection set. Im- plementation details are in the appendix. Table 8 shows the comparisons. On the 50-layer base- line, ResNeXt improves AP@0.5 by 2.1% and AP by 1.0%, without increasing complexity. ResNeXt shows smaller im- provements on the 101-layer baseline. We conjecture that more training data will lead to a larger gap, as observed on the ImageNet-5K set. It is also worth noting that recently ResNeXt has been adopted in Mask R-CNN [12] that achieves state-of-the-art results on COCO instance segmentation and object detec- tion tasks. Acknowledgment S.X. and Z.T.’s research was partly supported by NSF IIS-1618477. The authors would like to thank Tsung-Yi Lin and Priya Goyal for valuable discussions.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何? + 図/表番号列挙
このセクションでは、COCOオブジェクト検出データセットを用いて、ResNeXtモデルの一般化能力を評価している。ResNeXtをFaster R-CNNに組み込み、ResNetと比較してその性能を検証している。対応する図/表はTable 8である。

要旨

COCOオブジェクト検出データセットでのResNeXtモデルの評価。
ResNetと比較して、ResNeXtは50層モデルにおいてAP@0.5とAPをそれぞれ2.1%、1.0%改善。
101層モデルでもResNeXtの改善が見られるが、50層モデルに比べると効果は小さい。
ResNeXtはMask R-CNNにも採用され、最先端の結果を達成している。

対応する図/表番号: Table 8

②改良点・工夫点・テクニック等の記載

ResNetの代わりにResNeXtをFaster R-CNNに組み込むことで、ネットワークの表現力を強化し、オブジェクト検出性能を向上させた。

③性能が向上した記載

ResNeXtは、50層モデルにおいてAP@0.5を2.1%（表8参照）、APを1.0%（表8参照）改善した。
101層モデルにおいてもResNeXtは性能向上を示しているが、50層モデルほどの大きな改善は見られなかった。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載

ResNeXtはネットワークの表現力を向上させることで、オブジェクト検出性能を改善するが、層が深くなるとその効果は相対的に小さくなる可能性がある。これは、層が深いモデルにおいては既に多くの表現力が確保されているため、追加の表現力が必ずしも大きな性能向上に繋がらないためと考えられる。

⑤比較の記載

モデル	AP@0.5	AP	層数	備考	表番号
ResNet	-	-	50	ベースライン	Table 8
ResNeXt	+2.1%	+1.0%	50	ResNetと比較して改善	Table 8
ResNet	-	-	101	ベースライン	Table 8
ResNeXt	小幅向上	小幅向上	101	ResNetと比較して改善	Table 8

⑥上記⑤以外で表に出来そうな部分
無し

⑦具体的な処理方法の記載

COCOオブジェクト検出データセットを使用し、モデルを80kのトレーニングセットと35kの検証サブセットで訓練し、5kの検証サブセットで評価した。評価にはCOCOスタイルの平均精度（AP）およびAP@IoU=0.5を用いた。
基本的なFaster R-CNNフレームワークにResNetまたはResNeXtを組み込み、モデルはImageNet-1Kで事前訓練され、その後検出データセットでファインチューニングされた。
実装の詳細は付録に記載されている。

⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。

数値	説明
+2.1%	ResNeXtがResNetに対して改善したAP@0.5値 (Table 8)
+1.0%	ResNeXtがResNetに対して改善したAP値 (Table 8)

A. Implementation Details: CIFAR

B. Implementation Details: Object Detection

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) A. Implementation Details: CIFAR We train the models on the 50k training set and evaluate on the 10k test set. The input image is 32×32 randomly cropped from a zero-padded 40×40 image or its flipping, following [14]. No other data augmentation is used. The first layer is 3×3 conv with 64 filters. There are 3 stages each having 3 residual blocks, and the output map size is 32, 16, and 8 for each stage [14]. The network ends with a global average pooling and a fully-connected layer. Width is increased by 2× when the stage changes (downsampling), as in Sec. 3.1. The models are trained on 8 GPUs with a mini-batch size of 128, with a weight decay of 0.0005 and a momentum of 0.9. We start with a learning rate of 0.1 and train the models for 300 epochs, reducing the learning rate at the 150-th and 225-th epoch. Other implementation details are as in [11]. B. Implementation Details: Object Detection We adopt the Faster R-CNN system [32]. For simplicity we do not share the features between RPN and Fast R-CNN. In the RPN step, we train on 8 GPUs with each GPU holding 2 images per mini-batch and 256 anchors per image. We train the RPN step for 120k mini-batches at a learning rate of 0.02 and next 60k at 0.002. In the Fast R-CNN step, we train on 8 GPUs with each GPU holding 1 image and 64 regions per mini-batch. We train the Fast R-CNN step for 120k mini-batches at a learning rate of 0.005 and next 60k at 0.0005, We use a weight decay of 0.0001 and a momentum of 0.9. Other implementation details are as in https:// github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何? + 図/表番号列挙
このセクションでは、CIFARデータセットおよびCOCOオブジェクト検出タスクにおける実装の詳細が記載されている。CIFARではモデルの訓練とテスト手順が、COCOではFaster R-CNNの訓練手順が詳細に述べられている。対応する図/表は特に記載されていない。

要旨

CIFARデータセットでのモデル訓練に関する詳細な設定。
COCOオブジェクト検出におけるFaster R-CNNの訓練手順。

対応する図/表番号: 無し

②改良点・工夫点・テクニック等の記載

CIFARでは、入力画像が32×32にランダムクロップされ、学習率の段階的減少や、特定のエポック数での学習率の変更が行われている。
COCOのオブジェクト検出において、RPNとFast R-CNNの間で特徴を共有しないシンプルなアプローチが採用されている。また、RPNおよびFast R-CNNのステップごとにミニバッチサイズや学習率が詳細に設定されている。

③性能が向上した記載
無し

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載
無し

⑤比較の記載
無し

⑥上記⑤以外で表に出来そうな部分
無し

⑦具体的な処理方法の記載

CIFAR: モデルは50kの訓練セットと10kのテストセットで訓練される。入力画像は、ゼロパディングされた40×40画像からランダムにクロップされた32×32サイズのものである。最初のレイヤーは64フィルタを持つ3×3の畳み込み層であり、3つのステージそれぞれが3つの残差ブロックを持ち、出力マップのサイズは32、16、8となる。各ステージが変わるときに幅は2倍に増加し、ネットワークはグローバル平均プーリングと全結合層で終了する。モデルは8つのGPUでミニバッチサイズ128、重み減衰0.0005、モーメント0.9で訓練され、初期学習率0.1で300エポック訓練される。学習率は150エポック目と225エポック目で減少される。その他の詳細は[11]に従う。
Object Detection (COCO): Faster R-CNNシステムを採用し、RPNとFast R-CNNの間で特徴は共有されない。RPNステップでは、8つのGPUでミニバッチごとに2枚の画像、1画像あたり256アンカーを使用し、120kミニバッチで学習率0.02、その後60kミニバッチで0.002で訓練する。Fast R-CNNステップでは、8つのGPUでミニバッチごとに1枚の画像、1画像あたり64リージョンを使用し、120kミニバッチで学習率0.005、その後60kミニバッチで0.0005で訓練する。重み減衰は0.0001、モーメントは0.9とされる。その他の詳細はhttps://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnnに従う。

⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。

数値	説明
32×32	CIFARデータセットにおける入力画像サイズ
40×40	CIFARデータセットにおけるゼロパディング後の画像サイズ
64	最初の3×3畳み込み層におけるフィルタの数
128	CIFARの訓練時に使用されるミニバッチサイズ
0.0005	CIFARの訓練時に適用される重み減衰値
0.9	CIFARの訓練時に適用されるモーメント値
0.1	CIFARの初期学習率
300	CIFARの訓練エポック数
150	CIFARの学習率が初めて減少されるエポック
225	CIFARの学習率が二度目に減少されるエポック
2	RPNステップにおける各GPUごとのミニバッチ内の画像数
256	RPNステップにおける各画像ごとのアンカー数
120k	RPNステップの最初の学習におけるミニバッチ数
0.02	RPNステップの最初の学習における学習率
60k	RPNステップの二度目の学習におけるミニバッチ数
0.002	RPNステップの二度目の学習における学習率
1	Fast R-CNNステップにおける各GPUごとのミニバッチ内の画像数
64	Fast R-CNNステップにおける各画像ごとのリージョン数
120k	Fast R-CNNステップの最初の学習におけるミニバッチ数
0.005	Fast R-CNNステップの最初の学習における学習率
60k	Fast R-CNNステップの二度目の学習におけるミニバッチ数
0.0005	Fast R-CNNステップの二度目の学習における学習率
0.0001	Fast R-CNNステップにおける重み減衰値
0.9	Fast R-CNNステップにおけるモーメント値

あとがき

所感

機械学習についてある程度知っていないと、生成AIに質問しても、その回答内容だけでは理解できないと思います。生成AIの回答は、論文の内容をあまり変えずに、要点をそのまま掻い摘んで回答するような形になっています。(良い意味で論文の要点をそのまま抜き出した形)

ResNeXtについての分かりやすい解説記事等を事前にチェックして、実際の処理方法や中核部分の内容をあらかじめ把握していると、理解しやすいと思います。生成AIは実際の細かい処理方法自体を分かりやすく説明してはくれない傾向があります。

分かったこと

内積操作をスプリット、変換、集約の3つのステップに分解する新たな視点が提案されていることが分かりました。また、実装にはTorchのビルトイングループ化畳み込みを使用しているが、この実装は最適化されておらず、計算時間の短縮が可能であることが言及されていることが分かりました。

その他で、分かったこと・注目した点を列挙すると:

新たな要素として「cardinality」（変換セットのサイズ）を提案し、これが深さや幅に加えて重要なファクターであることを示す。(単純な内積以上の複雑な変換となる)
同じトポロジーを持つ複数の変換を集約するというシンプルかつモジュール化されたアーキテクチャ。
cardinalityを増加させることで、複雑さを増すことなくモデルの性能を向上させる工夫。
Inceptionモデルの「分割・変換・統合（split-transform-merge）」戦略を組み合わせた新しいアーキテクチャ。
提案されたモジュールは、「グループ化された畳み込み」(grouped convolutions)形式に変換できる。

複数のGPUでモデルを分散させるためのグループ化された畳み込みはAlexNetで使用されたが、精度向上のための利用は少ない。

BNとReLUの順序: ReLUを各ブロックの出力でショートカットに加算した後に実行する工夫。

図3の3つの形式をトレーニングし、性能に差がないことを確認した上で、図3(c)形式が最も効率的で本採用。

「cardinality」の増加により、ネットワークがより多くの特徴を同時に学習できるようになり、表現能力が強化された。その結果、モデルのトレーニングエラーと検証エラーの両方で性能が向上し、特に複雑さを保ちながらもエラー率を大幅に削減することが可能となった。

恒等写像のショートカット接続は、ネットワークの最適化を助ける役割を果たしていると考えられている。この接続があることで、勾配消失問題が緩和され、深層学習モデルの学習が容易になる。一方で、ResNeXtは恒等写像のショートカット接続がなくても、強力な表現能力を持っており、そのため、恒等写像のショートカット接続を削除した場合でも、依然として高い性能を維持できる。

実装にはTorchのビルトイングループ化畳み込みを使用しているが、この実装は最適化されておらず、計算時間の短縮が可能であることが言及されている。

より大規模なデータセットで訓練することで、モデルはより多様な特徴を学習できるため、性能が向上する。ImageNet-5Kのような大規模データセットでの訓練は、モデルの汎化能力を高めることができる。

CIFAR-10およびCIFAR-100データセットでResNeXtモデルを評価。カーディナリティを増加させることで、幅を増加させるよりも効果的にエラーレートが低下する。

ResNeXtはネットワークの表現力を向上させることで、オブジェクト検出性能を改善するが、層が深くなるとその効果は相対的に小さくなる可能性がある。これは、層が深いモデルにおいては既に多くの表現力が確保されているため、追加の表現力が必ずしも大きな性能向上に繋がらないためと考えられる。

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