論文の概要: An end-to-end approach for the verification problem: learning the right distance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09469v4
• Date: Fri, 14 Aug 2020 16:20:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 00:42:06.521113
• Title: An end-to-end approach for the verification problem: learning the right distance
• Title（参考訳）: 検証問題に対するエンド・ツー・エンドアプローチ--正しい距離の学習
• Authors: Joao Monteiro, Isabela Albuquerque, Jahangir Alam, R Devon Hjelm, Tiago Falk
• Abstract要約: パラメトリックな擬似距離を導入し、エンコーダと共同で学習することで、メトリック学習の設定を強化する。 まず、仮説テストに使用できる確率比を近似して示す。 提案手法では,実際の距離を持つメートル法学習に比べて,学習の簡易化が図られている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.553424028461885
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this contribution, we augment the metric learning setting by introducing a parametric pseudo-distance, trained jointly with the encoder. Several interpretations are thus drawn for the learned distance-like model's output. We first show it approximates a likelihood ratio which can be used for hypothesis tests, and that it further induces a large divergence across the joint distributions of pairs of examples from the same and from different classes. Evaluation is performed under the verification setting consisting of determining whether sets of examples belong to the same class, even if such classes are novel and were never presented to the model during training. Empirical evaluation shows such method defines an end-to-end approach for the verification problem, able to attain better performance than simple scorers such as those based on cosine similarity and further outperforming widely used downstream classifiers. We further observe training is much simplified under the proposed approach compared to metric learning with actual distances, requiring no complex scheme to harvest pairs of examples.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,エンコーダと協調して訓練されたパラメトリック擬似距離を導入することで,メトリック学習設定の強化を図る。 したがって、学習された距離的モデルのアウトプットのためにいくつかの解釈が描かれる。 まず, 仮説検定に使用可能な確率比を近似し, 同一および異なるクラスからの例の組の合同分布にまたがって大きな発散を生じさせることを示した。 例のセットが同じクラスに属するかどうかを判断する検証設定の下で評価を行うが、そのようなクラスは新規であり、トレーニング中にモデルに提示されなかった。 実証的評価により、この手法は検証問題に対するエンドツーエンドのアプローチを定義し、コサインの類似性に基づく単純なスコアラーよりも優れた性能を得ることができ、さらに広く使用される下流分類器を上回っている。 提案手法では,実距離のメートル法学習に比べて学習の簡易化が図られ,実例を抽出する複雑なスキームは不要である。

関連論文リスト

• Rethinking Distance Metrics for Counterfactual Explainability [53.436414009687]
  本研究では, 反事実を参照領域から独立して引き出すのではなく, 基礎となるデータ分布からの参照と共同してサンプリングする, 反事実生成手法のフレーミングについて検討する。 我々は、幅広い設定に適用可能な、反ファクト的な類似性のために調整された距離メートル法を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T15:06:50Z)
• Rethinking Classifier Re-Training in Long-Tailed Recognition: A Simple Logits Retargeting Approach [102.0769560460338]
  我々は,クラスごとのサンプル数に関する事前知識を必要とせず,シンプルなロジットアプローチ(LORT)を開発した。 提案手法は,CIFAR100-LT, ImageNet-LT, iNaturalist 2018など,様々な不均衡データセットの最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-01T03:27:08Z)
• Exploring new ways: Enforcing representational dissimilarity to learn new features and reduce error consistency [1.7497479054352052]
  非常に異なる中間表現は相関の少ない出力予測と若干の誤差整合性をもたらすことを示す。 これにより、中間表現間の接続とその出力予測への影響について、第1の光を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-05T14:28:46Z)
• Counting Like Human: Anthropoid Crowd Counting on Modeling the Similarity of Objects [92.80955339180119]
  メインストリームの群衆計数法は 密度マップを補強して 計数結果を得るために統合する。 これに触発された我々は,合理的かつ人為的な集団カウントフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-02T07:00:53Z)
• A Maximum Log-Likelihood Method for Imbalanced Few-Shot Learning Tasks [3.2895195535353308]
  数ショットアーキテクチャのための新しい最大ログ類似度指標を提案する。 提案手法は,従来の類似度指標よりも優れた性能を実現することを示す。 また,提案アルゴリズムは,評価データが不均衡である場合に,最先端のトランスダクティブな数ショット性能を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-26T21:31:00Z)
• Scalable Personalised Item Ranking through Parametric Density Estimation [53.44830012414444]
  暗黙のフィードバックから学ぶことは、一流問題の難しい性質のために困難です。 ほとんどの従来の方法は、一級問題に対処するためにペアワイズランキングアプローチとネガティブサンプラーを使用します。 本論文では,ポイントワイズと同等の収束速度を実現する学習対ランクアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-11T03:38:16Z)
• An Empirical Comparison of Instance Attribution Methods for NLP [62.63504976810927]
  本研究は,トレーニングサンプルの重要性に関して,異なるインスタンス属性が一致した度合いを評価する。 単純な検索メソッドは、グラデーションベースの方法によって識別されたものと異なるトレーニングインスタンスを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-09T01:03:17Z)
• Good Classifiers are Abundant in the Interpolating Regime [64.72044662855612]
  補間分類器間のテストエラーの完全な分布を正確に計算する手法を開発した。 テストエラーは、最悪の補間モデルのテストエラーから大きく逸脱する、小さな典型的な$varepsilon*$に集中する傾向にある。 以上の結果から,統計的学習理論における通常の解析手法は,実際に観測された優れた一般化性能を捉えるのに十分な粒度にはならない可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T21:12:31Z)
• On Contrastive Learning for Likelihood-free Inference [20.49671736540948]
  Likelihood-freeメソッドは、可能性を評価することができるシミュレータモデルでパラメータ推論を行う。 この可能性のない問題の方法の1つのクラスは、パラメータ観測サンプルのペアを区別するために分類器を使用する。 別の一般的な手法のクラスは、パラメータの後方に直接条件分布を適合させ、特に最近の変種はフレキシブルな神経密度推定器の使用を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-10T13:14:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。