論文の概要: Riemannian-based Discriminant Analysis for Feature Extraction and Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08032v2
• Date: Tue, 26 Jan 2021 07:17:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-22 07:27:13.456872
• Title: Riemannian-based Discriminant Analysis for Feature Extraction and Classification
• Title（参考訳）: 特徴抽出と分類のためのリーマン型判別分析
• Authors: Wanguang Yin, Zhengming Ma, Quanying Liu
• Abstract要約: 識別分析は、高次元データから低次元特徴を抽出する機械学習において広く用いられている手法である。 従来のeuclidean-based algorithms for discriminant analysisは、スプリアス局所ミニマに容易に収束する。 RDA(Riemannian-based Discriminant Analysis)と呼ばれる新しい手法を提案し、従来のユークリッド法をリーマン多様体空間へ変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1485350418225244
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Discriminant analysis, as a widely used approach in machine learning to extract low-dimensional features from the high-dimensional data, applies the Fisher discriminant criterion to find the orthogonal discriminant projection subspace. But most of the Euclidean-based algorithms for discriminant analysis are easily convergent to a spurious local minima and hardly obtain an unique solution. To address such problem, in this study we propose a novel method named Riemannian-based Discriminant Analysis (RDA), which transforms the traditional Euclidean-based methods to the Riemannian manifold space. In RDA, the second-order geometry of trust-region methods is utilized to learn the discriminant bases. To validate the efficiency and effectiveness of RDA, we conduct a variety of experiments on image classification tasks. The numerical results suggest that RDA can extract statistically significant features and robustly outperform state-of-the-art algorithms in classification tasks.
• Abstract（参考訳）: 判別分析は、高次元データから低次元特徴を抽出する機械学習において広く用いられる手法として、フィッシャー判別基準を適用して直交的判別射影部分空間を求める。 しかし、判別分析のためのユークリッドに基づくアルゴリズムのほとんどは、急激な局所ミニマに容易に収束し、ユニークな解を得ることができない。 そこで本研究では,従来のユークリッド型手法をリーマン多様体空間に変換する,リーマン型判別解析(rda)という新しい手法を提案する。 RDAでは、信頼領域法の第2次幾何学を用いて識別基準を学習する。 RDAの効率性と有効性を検証するため,画像分類タスクについて様々な実験を行った。 その結果、RDAは統計的に重要な特徴を抽出し、分類タスクにおける最先端のアルゴリズムより頑健に優れていることが示唆された。
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