論文の概要: Deep Multimodal Transfer-Learned Regression in Data-Poor Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09310v1
• Date: Tue, 16 Jun 2020 16:52:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-20 19:44:07.693431
• Title: Deep Multimodal Transfer-Learned Regression in Data-Poor Domains
• Title（参考訳）: data-poorドメインにおけるディープマルチモーダル転送学習レグレッション
• Authors: Levi McClenny, Mulugeta Haile, Vahid Attari, Brian Sadler, Ulisses Braga-Neto, Raymundo Arroyave
• Abstract要約: 画像と特徴データのマルチモーダル学習のためのDMTL-R(Deep Multimodal Transfer-Learned Regressor)を提案する。 我々のモデルは、少量のトレーニング画像データに基づいて、与えられたトレーニング済みCNN重みのセットを微調整することができる。 各種CNNアーキテクチャからの事前学習重みを用いた位相場シミュレーションマイクロ構造画像とそれに付随する物理特徴集合を用いた結果を提案する。
• 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: In many real-world applications of deep learning, estimation of a target may rely on various types of input data modes, such as audio-video, image-text, etc. This task can be further complicated by a lack of sufficient data. Here we propose a Deep Multimodal Transfer-Learned Regressor (DMTL-R) for multimodal learning of image and feature data in a deep regression architecture effective at predicting target parameters in data-poor domains. Our model is capable of fine-tuning a given set of pre-trained CNN weights on a small amount of training image data, while simultaneously conditioning on feature information from a complimentary data mode during network training, yielding more accurate single-target or multi-target regression than can be achieved using the images or the features alone. We present results using phase-field simulation microstructure images with an accompanying set of physical features, using pre-trained weights from various well-known CNN architectures, which demonstrate the efficacy of the proposed multimodal approach.
• Abstract（参考訳）: 多くの現実世界のディープラーニングアプリケーションでは、ターゲットの推定はオーディオビデオや画像テキストなど、さまざまな入力データモードに依存する可能性がある。 このタスクは十分なデータがないためにさらに複雑になる可能性がある。 本稿では,データポーア領域における対象パラメータの予測に有効である深層回帰アーキテクチャにおいて,画像と特徴データのマルチモーダル学習を行うための深層マルチモーダル転送型レグレッサ(dmtl-r)を提案する。 本モデルは、ネットワークトレーニング中の補足データモードからの特徴情報を同時に調整しながら、少量のトレーニング画像データに対して所定のcnn重みを微調整することができ、画像や特徴だけで達成できるよりも高精度な単一目標または多目標回帰を実現する。 そこで本研究では,様々なcnnアーキテクチャから事前学習した重みを用いて,物理特性を付加した位相場シミュレーション画像を用いて,マルチモーダル手法の有効性を示す。

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