論文の概要: Multi-level Distance Regularization for Deep Metric Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04223v1
• Date: Mon, 8 Feb 2021 14:16:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-09 15:38:28.387116
• Title: Multi-level Distance Regularization for Deep Metric Learning
• Title（参考訳）: 深層学習のための多レベル距離正規化
• Authors: Yonghyun Kim and Wonpyo Park
• Abstract要約: MDR(Multi-level Distance Regularization)と呼ばれる深度学習のための距離に基づく新しい正規化手法を提案する。 MDRは、埋め込みベクトル間のペアワイズ距離を複数のレベルに調整することで、学習手順を明示的に妨害する。 我々のMDRを簡単に採用することで、従来のアプローチは性能と一般化能力を向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.178765779788492
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel distance-based regularization method for deep metric learning called Multi-level Distance Regularization (MDR). MDR explicitly disturbs a learning procedure by regularizing pairwise distances between embedding vectors into multiple levels that represents a degree of similarity between a pair. In the training stage, the model is trained with both MDR and an existing loss function of deep metric learning, simultaneously; the two losses interfere with the objective of each other, and it makes the learning process difficult. Moreover, MDR prevents some examples from being ignored or overly influenced in the learning process. These allow the parameters of the embedding network to be settle on a local optima with better generalization. Without bells and whistles, MDR with simple Triplet loss achieves the-state-of-the-art performance in various benchmark datasets: CUB-200-2011, Cars-196, Stanford Online Products, and In-Shop Clothes Retrieval. We extensively perform ablation studies on its behaviors to show the effectiveness of MDR. By easily adopting our MDR, the previous approaches can be improved in performance and generalization ability.
• Abstract（参考訳）: MDR (Multi-level Distance regularization) と呼ばれる深度計量学習のための新しい距離ベースの正規化手法を提案する。 MDRは、組込みベクトル間の対距離をペア間の類似度を表す複数のレベルに規則化することにより、学習手順を明示的に妨害する。 トレーニング段階では、モデルはMDRと深度メトリクス学習の既存の損失関数の両方で同時に訓練されます。2つの損失はお互いの目的に干渉し、学習プロセスが困難になります。 さらに、MDRは、いくつかの例が学習プロセスで無視または過度に影響を受けないようにします。 これにより、埋め込みネットワークのパラメータがより一般化されたローカルオプティマに落ち着くことができる。 cub-200-2011、cars-196、stanford online products、in-shop clothing retrievalといったベンチマークデータセットでは、単純な三重項損失のmdrが最先端のパフォーマンスを達成している。 MDRの有効性を示すために、その行動に関するアブレーション研究を幅広く実施しています。 我々のMDRを簡単に採用することで、従来のアプローチは性能と一般化能力を向上させることができる。

関連論文リスト

• DAAL: Density-Aware Adaptive Line Margin Loss for Multi-Modal Deep Metric Learning [1.9472493183927981]
  本稿では,DAAL(Dedentity-Aware Adaptive Margin Loss)と呼ばれる新しい損失関数を提案する。 DAALは、各クラス内の適応サブクラスタの形成を奨励しながら、埋め込みの密度分布を保存する。 ベンチマークによるきめ細かいデータセットの実験は、DAALの優れた性能を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T19:04:24Z)
• FULLER: Unified Multi-modality Multi-task 3D Perception via Multi-level Gradient Calibration [89.4165092674947]
  マルチモダリティ融合とマルチタスク学習は、3D自動運転シナリオにおいてトレンドになりつつある。 先行研究は、学習フレームワークを経験的な知識で手作業で調整し、それがサブオプティマに繋がる可能性がある。 そこで本稿では,最適化中のタスクやモダリティにまたがる,シンプルなマルチレベル勾配校正学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-31T12:50:15Z)
• Meta-Learning Adversarial Bandit Algorithms [55.72892209124227]
  我々は,バンディットフィードバックを用いたオンラインメタラーニングについて研究する。 我々は自己協和障壁正規化器を用いてオンラインミラー降下一般化(OMD)をチューニングすることを学ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-05T13:52:10Z)
• SuSana Distancia is all you need: Enforcing class separability in metric learning via two novel distance-based loss functions for few-shot image classification [0.9236074230806579]
  本稿では,少数のデータ間のクラス内距離とクラス間距離を調べることで,埋め込みベクトルの重要性を考慮に入れた2つの損失関数を提案する。 以上の結果から,miniImagenNetベンチマークの精度は,他のメトリクスベースの数ショット学習手法に比べて2%向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-15T23:12:09Z)
• Learning Empirical Bregman Divergence for Uncertain Distance Representation [3.9142982525021512]
  本稿では,Bregman分散の根底にある凸関数のパラメータ化に基づくデータから直接,経験的Bregman分散を学習するための新しい手法を提案する。 提案手法は,他のSOTA深度学習法と比較して,一般的な5つのデータセットに対して効果的に動作し,特にパターン認識問題に対して有効である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-16T04:16:28Z)
• Adaptive neighborhood Metric learning [184.95321334661898]
  適応的近傍距離距離学習(ANML)という新しい距離距離距離距離距離距離学習アルゴリズムを提案する。 ANMLは線形埋め込みと深層埋め込みの両方を学ぶのに使うことができる。 本手法で提案するemphlog-exp平均関数は,深層学習手法をレビューするための新たな視点を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-20T17:26:37Z)
• Rethinking Deep Contrastive Learning with Embedding Memory [58.66613563148031]
  ペアワイズ損失関数は広く研究され、dml(deep metric learning)のパフォーマンスを継続的に改善することが示されている。 本稿では,様々な対損失関数の重み付け戦略を体系的に研究する新しい手法を提案し,組重み付けを埋め込みメモリで再考する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-25T17:39:34Z)
• Decoupled and Memory-Reinforced Networks: Towards Effective Feature Learning for One-Step Person Search [65.51181219410763]
  歩行者検出と識別サブタスクを1つのネットワークで処理するワンステップ方式を開発しました。 現在のワンステップアプローチには2つの大きな課題があります。 本稿では,これらの問題を解決するために,分離メモリ強化ネットワーク(DMRNet)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-22T06:19:45Z)
• Multimodal-Aware Weakly Supervised Metric Learning with Self-weighting Triplet Loss [2.010312620798609]
  MDaML (MultimoDal Aware weakly supervised Metric Learning) と呼ばれる新しい弱教師付きメトリック学習アルゴリズムを提案する。 MDaMLは、データ空間を複数のクラスタに分割し、各サンプルのローカルクラスタセンターとウェイトを割り当てる。 13のデータセットで実験を行い、提案したMDaMLの優位性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-03T07:27:05Z)
• Towards Certified Robustness of Distance Metric Learning [53.96113074344632]
  我々は,距離学習アルゴリズムの一般化とロバスト性を改善するために,入力空間に逆のマージンを付与することを提唱する。 アルゴリズム的ロバスト性の理論手法を用いることにより,拡張マージンは一般化能力に有益であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-10T16:51:53Z)

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。