論文の概要: A Joint Representation Learning and Feature Modeling Approach for One-class Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09782v1
• Date: Sun, 24 Jan 2021 19:51:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-16 09:12:59.850331
• Title: A Joint Representation Learning and Feature Modeling Approach for One-class Recognition
• Title（参考訳）: 一クラス認識のための共同表現学習と特徴モデリングアプローチ
• Authors: Pramuditha Perera, Vishal Patel
• Abstract要約: これら2つのアプローチにはそれぞれ独自の制限があり、この2つを組み合わせることでより効果的な解が得られます。 提案手法は,生成フレームワークと一クラス分類法を組み合わせたものである。 提案手法の有効性を3つの一級分類課題で検証し,その結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.606362608483316
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One-class recognition is traditionally approached either as a representation learning problem or a feature modeling problem. In this work, we argue that both of these approaches have their own limitations; and a more effective solution can be obtained by combining the two. The proposed approach is based on the combination of a generative framework and a one-class classification method. First, we learn generative features using the one-class data with a generative framework. We augment the learned features with the corresponding reconstruction errors to obtain augmented features. Then, we qualitatively identify a suitable feature distribution that reduces the redundancy in the chosen classifier space. Finally, we force the augmented features to take the form of this distribution using an adversarial framework. We test the effectiveness of the proposed method on three one-class classification tasks and obtain state-of-the-art results.
• Abstract（参考訳）: 1クラス認識は、伝統的に表現学習問題または特徴モデリング問題としてアプローチされる。 本研究では,これら2つのアプローチにそれぞれ独自の制限があることを論じ,この2つを組み合わせることでより効果的な解が得られる。 提案手法は,生成フレームワークと一クラス分類法を組み合わせたものである。 まず,生成フレームワークを用いて1クラスデータを用いて生成機能を学ぶ。 学習した特徴を対応する復元誤差で補強し,拡張的な特徴を得る。 次に、選択された分類空間の冗長性を低減する適切な特徴分布を定性的に特定する。 最後に,拡張機能に対して,逆向きのフレームワークを用いて,この分布の形式をとるように強制する。 提案手法の有効性を3つの一級分類課題で検証し,その結果を得た。

関連論文リスト

• Hierarchical Ensemble-Based Feature Selection for Time Series Forecasting [0.0]
  非定常性のための階層的積み重ねに基づく特徴選択のための新しいアンサンブルアプローチを導入する。 当社のアプローチでは,階層構造を用いた機能間の共依存を利用しています。 このアプローチの有効性は、合成およびよく知られた実生活データセット上で実証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T16:40:09Z)
• Convolutional autoencoder-based multimodal one-class classification [80.52334952912808]
  1クラス分類は、単一のクラスからのデータを用いた学習のアプローチを指す。 マルチモーダルデータに適した深層学習一クラス分類法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-25T12:31:18Z)
• Unified Multi-View Orthonormal Non-Negative Graph Based Clustering Framework [74.25493157757943]
  我々は,非負の特徴特性を活用し,多視点情報を統合された共同学習フレームワークに組み込む,新しいクラスタリングモデルを定式化する。 また、深層機能に基づいたクラスタリングデータに対するマルチモデル非負グラフベースのアプローチを初めて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-03T08:18:27Z)
• CAD: Co-Adapting Discriminative Features for Improved Few-Shot Classification [11.894289991529496]
  少数のラベル付きサンプルを与えられた未確認のクラスに適応できるモデルを学ぶことを目的としている。 最近のアプローチでは、特徴抽出器を事前訓練し、その後、エピソードなメタラーニングのための微調整を行う。 本研究は, 複数ショットの分類において, 横断的および再重み付き識別機能を実現するための戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-25T06:14:51Z)
• A Similarity-based Framework for Classification Task [21.182406977328267]
  類似性に基づく手法は,複数ラベル学習のための新しい手法のクラスを生み出し,有望な性能を達成する。 類似性に基づく学習と一般化された線形モデルを組み合わせて、両方の世界のベストを達成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-05T06:39:50Z)
• Discriminative Attribution from Counterfactuals [64.94009515033984]
  本稿では,特徴属性と反実的説明を組み合わせたニューラルネットワークの解釈可能性について述べる。 本手法は,特徴属性法の性能を客観的に評価するために有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-28T00:53:34Z)
• Concurrent Discrimination and Alignment for Self-Supervised Feature Learning [52.213140525321165]
  既存の自己指導型学習手法は,(1)どの特徴が分離されるべきかを明確に示すこと,あるいは(2)どの特徴が閉じるべきかを明確に示すこと,のいずれかのプリテキストタスクを用いて学習する。 本研究では,識別・調整手法の正の側面を組み合わせて,上記の課題に対処するハイブリッド手法を設計する。 本手法は,識別的予測タスクによってそれぞれ反発とアトラクションのメカニズムを明確に特定し,ペアビュー間の相互情報を同時に最大化する。 確立された9つのベンチマーク実験により,提案モデルが自己監督と移動の既成結果より一貫して優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-19T09:07:41Z)
• Learning the Precise Feature for Cluster Assignment [39.320210567860485]
  表現学習とクラスタリングを1つのパイプラインに初めて統合するフレームワークを提案する。 提案フレームワークは,近年開発された生成モデルを用いて,本質的な特徴を学習する能力を活用している。 実験の結果,提案手法の性能は,最先端の手法よりも優れているか,少なくとも同等であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-11T04:08:54Z)
• Learning and Evaluating Representations for Deep One-class Classification [59.095144932794646]
  ディープワンクラス分類のための2段階フレームワークを提案する。 まず,一級データから自己教師付き表現を学習し,学習した表現に基づいて一級分類器を構築する。 実験では、視覚領域の1クラス分類ベンチマークで最先端の性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-04T23:33:41Z)
• Saliency-driven Class Impressions for Feature Visualization of Deep Neural Networks [55.11806035788036]
  分類に欠かせないと思われる特徴を視覚化することは有利である。 既存の可視化手法は,背景特徴と前景特徴の両方からなる高信頼画像を生成する。 本研究では,あるタスクにおいて最も重要であると考えられる識別的特徴を可視化するための,サリエンシ駆動型アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-31T06:11:06Z)
• Two-Level Adversarial Visual-Semantic Coupling for Generalized Zero-shot Learning [21.89909688056478]
  トレーニング中に推論ネットワークを用いて生成ネットワークを増強する2段階のジョイントアイデアを提案する。 これにより、ビジュアルドメインとセマンティックドメイン間の効果的な知識伝達のための強力な相互モーダル相互作用が提供される。 提案手法は,4つのベンチマークデータセットに対して,いくつかの最先端手法に対して評価し,その性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-15T15:34:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。