論文の概要: Calibrated neighborhood aware confidence measure for deep metric learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04935v1
• Date: Mon, 8 Jun 2020 21:05:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 01:08:39.464737
• Title: Calibrated neighborhood aware confidence measure for deep metric learning
• Title（参考訳）: 深度メートル法学習のための校正近傍認識信頼度尺度
• Authors: Maryna Karpusha, Sunghee Yun, Istvan Fehervari
• Abstract要約: 深度メートル法学習は、数ショット学習、画像検索、およびオープンセット分類の問題にうまく適用されてきた。 深層学習モデルの信頼度を測定し、信頼できない予測を特定することは、まだオープンな課題です。 本稿では,その分類精度をよく反映した校正・解釈可能な信頼度尺度の定義に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep metric learning has gained promising improvement in recent years following the success of deep learning. It has been successfully applied to problems in few-shot learning, image retrieval, and open-set classifications. However, measuring the confidence of a deep metric learning model and identifying unreliable predictions is still an open challenge. This paper focuses on defining a calibrated and interpretable confidence metric that closely reflects its classification accuracy. While performing similarity comparison directly in the latent space using the learned distance metric, our approach approximates the distribution of data points for each class using a Gaussian kernel smoothing function. The post-processing calibration algorithm with proposed confidence metric on the held-out validation dataset improves generalization and robustness of state-of-the-art deep metric learning models while provides an interpretable estimation of the confidence. Extensive tests on four popular benchmark datasets (Caltech-UCSD Birds, Stanford Online Product, Stanford Car-196, and In-shop Clothes Retrieval) show consistent improvements even at the presence of distribution shifts in test data related to additional noise or adversarial examples.
• Abstract（参考訳）: 近年、ディープラーニングの成功により、深層学習は有望な改善を遂げている。 マイナショット学習,画像検索,オープンセット分類などの問題に対してうまく適用されている。 しかし、深層学習モデルの信頼性を測り、信頼できない予測を特定することは依然としてオープンな課題である。 本稿では,その分類精度をよく反映した校正・解釈可能な信頼度尺度の定義に焦点をあてる。 学習距離メートル法を用いて遅延空間で類似性の比較を行う一方で,ガウス核平滑化関数を用いて各クラス毎のデータ点の分布を近似する。 ホールドアウト検証データセットに信頼度メトリックを提案する後処理キャリブレーションアルゴリズムは、最先端のディープラーニングモデルの一般化と堅牢性を改善しつつ、信頼度を解釈可能な推定を提供する。 一般的な4つのベンチマークデータセット(Caltech-UCSD Birds、Stanford Online Product、Stanford Car-196、In-shop Clothes Retrieval)の広範なテストは、追加のノイズや敵の例に関連するテストデータの分布シフトがあっても一貫した改善を示している。

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