論文の概要: Generalized Multi-view Shared Subspace Learning using View Bootstrapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.06038v1
• Date: Tue, 12 May 2020 20:35:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-03 18:16:04.564239
• Title: Generalized Multi-view Shared Subspace Learning using View Bootstrapping
• Title（参考訳）: ビューブートストラップを用いた多視点共有サブスペース学習
• Authors: Krishna Somandepalli and Shrikanth Narayanan
• Abstract要約: マルチビュー学習の主な目的は、下流学習タスクを改善するために、オブジェクト/イベントのクラスの複数の並列ビューに共通する情報をモデル化することである。 本稿では,多視点相関に基づくニューラルな手法を提案する。 音声認識、3次元オブジェクト分類、ポーズ不変顔認識の実験は、多数のビューをモデル化するためのビューブートストラップの堅牢性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.027427742165095
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A key objective in multi-view learning is to model the information common to multiple parallel views of a class of objects/events to improve downstream learning tasks. In this context, two open research questions remain: How can we model hundreds of views per event? Can we learn robust multi-view embeddings without any knowledge of how these views are acquired? We present a neural method based on multi-view correlation to capture the information shared across a large number of views by subsampling them in a view-agnostic manner during training. To provide an upper bound on the number of views to subsample for a given embedding dimension, we analyze the error of the bootstrapped multi-view correlation objective using matrix concentration theory. Our experiments on spoken word recognition, 3D object classification and pose-invariant face recognition demonstrate the robustness of view bootstrapping to model a large number of views. Results underscore the applicability of our method for a view-agnostic learning setting.
• Abstract（参考訳）: マルチビュー学習の主要な目的は、下流学習タスクを改善するために、オブジェクト/イベントのクラスの複数の並列ビューに共通する情報をモデル化することである。 この文脈では、2つのオープンリサーチの疑問が残る。 イベント毎に数百ビューをモデル化するにはどうすればよいのか? これらのビューの取得方法を知らずに、堅牢なマルチビュー埋め込みを学べますか? 本稿では,多視点相関に基づくニューラルな手法を提案する。 組込み次元のサブサンプルに対するビュー数に対する上限を与えるため,行列濃度理論を用いて,ブートストラップしたマルチビュー相関対象の誤差を解析した。 音声単語認識, 3次元物体分類, ポーズ不変顔認識実験により, 多数のビューをモデル化するビューブートストラップの頑健性を示す。 結果から,本手法の適用性について考察した。

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