論文の概要: P $\approx$ NP, at least in Visual Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.11844v2
• Date: Fri, 27 Mar 2020 08:27:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 21:49:21.985217
• Title: P $\approx$ NP, at least in Visual Question Answering
• Title（参考訳）: P $\approx$ NP, 少なくともVisual Question Answeringでは
• Authors: Shailza Jolly, Sebastian Palacio, Joachim Folz, Federico Raue, Joern Hees, Andreas Dengel
• Abstract要約: 回答の"yes"と"no"が38%を占め、残りの62%が3000以上の回答に分散していることがわかった。 この分野ではすでにいくつかのバイアス源が研究されているが、極性対非極性の問題の過剰表現の効果はいまだ不明である。 視覚テキスト埋め込みの中間的特徴空間を探索することにより、ポーラ問題の特徴空間が既に多くの非ポーラ問題に答える十分な構造を符号化していることが分かる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.662765468088746
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, progress in the Visual Question Answering (VQA) field has largely been driven by public challenges and large datasets. One of the most widely-used of these is the VQA 2.0 dataset, consisting of polar ("yes/no") and non-polar questions. Looking at the question distribution over all answers, we find that the answers "yes" and "no" account for 38 % of the questions, while the remaining 62% are spread over the more than 3000 remaining answers. While several sources of biases have already been investigated in the field, the effects of such an over-representation of polar vs. non-polar questions remain unclear. In this paper, we measure the potential confounding factors when polar and non-polar samples are used jointly to train a baseline VQA classifier, and compare it to an upper bound where the over-representation of polar questions is excluded from the training. Further, we perform cross-over experiments to analyze how well the feature spaces align. Contrary to expectations, we find no evidence of counterproductive effects in the joint training of unbalanced classes. In fact, by exploring the intermediate feature space of visual-text embeddings, we find that the feature space of polar questions already encodes sufficient structure to answer many non-polar questions. Our results indicate that the polar (P) and the non-polar (NP) feature spaces are strongly aligned, hence the expression P $\approx$ NP
• Abstract（参考訳）: 近年、VQA(Visual Question Answering)分野の進歩は、公開課題と大規模なデータセットによって大きく推進されている。 最も広く使われているのがVQA 2.0データセットで、極性(yes/no)と非極性質問からなる。 すべての回答に対する質問の分布を見てみると、回答の「イエス」と「ノー」は質問の38パーセントを占め、残りの62%は残りの3000以上の回答に分散していることがわかった。 この分野ではすでにいくつかのバイアス源が研究されているが、極性対非極性質問の過剰表現の効果は未だ不明である。 本稿では,ベースラインvqa分類器を訓練するために,非極性試料と極性試料が併用された場合の潜在的な共起要因を測定し,極性質問の過剰表現をトレーニングから除外した上界と比較する。 さらに,機能空間の適合度を分析するために,クロスオーバー実験を行った。 期待に反して,不均衡授業の合同研修において,非生産的効果の証拠は見いだされなかった。 実際、ビジュアルテキスト埋め込みの中間的特徴空間を探索することによって、極性問題の特徴空間が既に多くの非極性問題に答えるのに十分な構造を符号化していることが分かる。 我々の結果は、極性(P)および非極性(NP)特徴空間が強く整列していることを示し、従ってP$\approx$ NP という式が成立する。

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