כתבה
arXiv cs.LG ·
TailProp: התפשטות אדפטיבית
TailProp: content-adaptive light- and heavy-tailed propagation for vision
TailProp הוא מודל ראייה המשתמש בהתפשטות אדפטיבית עם בסיסים משלימים. הוא מראה תוצאות טובות בקלאסיפיקציה, גילוי עצמים וסגמנטציה. המודל משתמש ב-Gaussian ו-Cauchy כדי ליצור התפשטות מותאמת.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.11081v1 Announce Type: cross Abstract: Science-inspired vision models show that explicit propagation dynamics can provide structured and interpretable alternatives to conventional token mixing. Existing formulations, however, typically construct and adapt visual propagation within a particular dynamical family, while visual representations can require substantially different spatial interactions across samples, channels, and network stages. We explore cross-regime adaptive propagation and introduce TailProp, a hierarchical vision backbone built upon the Tail Propagation Operator (TPO). TPO uses Gaussian and Cauchy stable-process propagators as complementary bases with rapidly decaying and heavy-tailed spatial influence, and predicts a content-conditioned channel-wise coefficient
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית