論文の概要: Supercharging Imbalanced Data Learning With Energy-based Contrastive Representation Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.12454v4
• Date: Fri, 19 Nov 2021 07:15:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 02:45:30.278492
• Title: Supercharging Imbalanced Data Learning With Energy-based Contrastive Representation Transfer
• Title（参考訳）: エネルギーベースコントラスト表現転送を用いた重ね合わせ不均衡データ学習
• Authors: Zidi Xiu, Junya Chen, Ricardo Henao, Benjamin Goldstein, Lawrence Carin, Chenyang Tao
• Abstract要約: コンピュータビジョンにおいて、長い尾のデータセットからの学習は、特に自然画像データセットの繰り返しのテーマである。 本稿では,データ生成機構がラベル条件と特徴分布の間で不変であるメタ分散シナリオを提案する。 これにより、因果データインフレーションの手順を利用してマイノリティクラスの表現を拡大できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.5190560787569
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dealing with severe class imbalance poses a major challenge for real-world applications, especially when the accurate classification and generalization of minority classes is of primary interest. In computer vision, learning from long tailed datasets is a recurring theme, especially for natural image datasets. While existing solutions mostly appeal to sampling or weighting adjustments to alleviate the pathological imbalance, or imposing inductive bias to prioritize non-spurious associations, we take novel perspectives to promote sample efficiency and model generalization based on the invariance principles of causality. Our proposal posits a meta-distributional scenario, where the data generating mechanism is invariant across the label-conditional feature distributions. Such causal assumption enables efficient knowledge transfer from the dominant classes to their under-represented counterparts, even if the respective feature distributions show apparent disparities. This allows us to leverage a causal data inflation procedure to enlarge the representation of minority classes. Our development is orthogonal to the existing extreme classification techniques thus can be seamlessly integrated. The utility of our proposal is validated with an extensive set of synthetic and real-world computer vision tasks against SOTA solutions.
• Abstract（参考訳）: 特にマイノリティクラスの正確な分類と一般化が主な関心事である場合、厳しいクラス不均衡に対処することは現実のアプリケーションにとって大きな課題となる。 コンピュータビジョンでは、ロングテールデータセットからの学習は、特に自然画像データセットの繰り返しテーマである。 既存の解は, 病的不均衡を緩和するためのサンプリングや重み付け調整, または非純正な関係を優先するために帰納的バイアスを課すことに主眼を置いているが, 因果関係の不分散原理に基づくサンプル効率とモデル一般化を促進するために, 新たな視点を取り入れた。 本稿では,データ生成機構がラベル条件特徴分布に不変であるメタ分散シナリオを提案する。 このような因果的仮定は、たとえ各特徴分布が明らかな相違を示したとしても、支配階級から非表現階級への効率的な知識伝達を可能にする。 これにより、因果データインフレーションの手順を利用してマイノリティクラスの表現を拡大できる。 我々の開発は既存の極端な分類手法と直交しており、シームレスに統合できる。 この提案の有用性は、somaソリューションに対する合成および実世界のコンピュータビジョンタスクの広範なセットで検証される。

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