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: 翻訳完了
• 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。

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