論文の概要: Exploring Adversarial Robustness of Deep Metric Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07265v1
• Date: Sun, 14 Feb 2021 23:18:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-16 16:08:32.284926
• Title: Exploring Adversarial Robustness of Deep Metric Learning
• Title（参考訳）: 深部メトリクス学習の敵対的ロバスト性の検討
• Authors: Thomas Kobber Panum, Zi Wang, Pengyu Kan, Earlence Fernandes, Somesh Jha
• Abstract要約: DMLはディープニューラルネットワークアーキテクチャを使用して、入力のセマンティック埋め込みを学習する。 私たちは、ミニバッチのサンプルに依存しているメトリック損失の主な課題に取り組みます。 3つの一般的なDMLデータセットの実験を使用して、逆転精度の5-76倍の増加を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.12224002984514
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep Metric Learning (DML), a widely-used technique, involves learning a distance metric between pairs of samples. DML uses deep neural architectures to learn semantic embeddings of the input, where the distance between similar examples is small while dissimilar ones are far apart. Although the underlying neural networks produce good accuracy on naturally occurring samples, they are vulnerable to adversarially-perturbed samples that reduce performance. We take a first step towards training robust DML models and tackle the primary challenge of the metric losses being dependent on the samples in a mini-batch, unlike standard losses that only depend on the specific input-output pair. We analyze this dependence effect and contribute a robust optimization formulation. Using experiments on three commonly-used DML datasets, we demonstrate 5-76 fold increases in adversarial accuracy, and outperform an existing DML model that sought out to be robust.
• Abstract（参考訳）: 広く使われているDeep Metric Learning (DML)は、サンプルのペア間の距離メトリックを学習する。 DMLは深いニューラルネットワークアーキテクチャを使って入力のセマンティックな埋め込みを学習する。 基盤となるニューラルネットワークは、自然発生したサンプルに対して精度は高いが、逆向きに摂動するサンプルに弱いため、パフォーマンスが低下する。 私たちは、堅牢なDMLモデルのトレーニングに第一歩を踏み出し、特定の入出力ペアにのみ依存する標準損失とは異なり、ミニバッチでサンプルに依存しているメトリック損失の主な課題に取り組みます。 この依存効果を分析し,ロバストな最適化の定式化に寄与する。 3つの一般的なDMLデータセットの実験を使用して、敵対的精度の5-76倍の増加を実証し、堅牢性を求めた既存のDMLモデルよりも優れています。

関連論文リスト

• Boosting Differentiable Causal Discovery via Adaptive Sample Reweighting [62.23057729112182]
  異なるスコアに基づく因果探索法は観測データから有向非巡回グラフを学習する。 本稿では,Reweighted Score関数ReScoreの適応重みを動的に学習することにより因果発見性能を向上させるためのモデルに依存しないフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-06T14:49:59Z)
• An Adaptive Plug-and-Play Network for Few-Shot Learning [12.023266104119289]
  少数のサンプルから学んだ後、新しいサンプルを分類するモデルが必要である。 ディープネットワークと複雑なメトリクスはオーバーフィッティングを引き起こす傾向があり、パフォーマンスをさらに改善することは困難である。 プラグアンドプレイ型モデル適応型リサイザ (MAR) とアダプティブ類似度測定器 (ASM) をその他の損失なく提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-18T13:25:04Z)
• Temporal Output Discrepancy for Loss Estimation-based Active Learning [65.93767110342502]
  ラベルのないサンプルが高損失を伴っていると信じられている場合に,データアノテーションのオラクルに問い合わせる,新しいディープラーニングアプローチを提案する。 本手法は,画像分類やセマンティックセグメンテーションタスクにおける最先端の能動学習手法よりも優れた性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-20T19:29:37Z)
• Intra-class Adaptive Augmentation with Neighbor Correction for Deep Metric Learning [99.14132861655223]
  深層学習のためのクラス内適応拡張(IAA)フレームワークを提案する。 クラスごとのクラス内変動を合理的に推定し, 適応型合成試料を生成し, 硬質試料の採掘を支援する。 本手法は,検索性能の最先端手法を3%～6%向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-29T14:52:38Z)
• Deep Metric Learning-Based Semi-Supervised Regression With Alternate Learning [0.0]
  本稿では,パラメータ推定問題に対するDML-S2R法を提案する。 DML-S2R法は, 対象値の付加サンプルを収集することなく, ラベル付きサンプルが不足している問題を緩和することを目的としている。 実験の結果,DML-S2Rは最先端の半教師付き回帰法と比較された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-23T10:04:15Z)
• 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)
• Imputation-Free Learning from Incomplete Observations [73.15386629370111]
  本稿では,不備な値を含む入力からの推論をインプットなしでトレーニングするIGSGD法の重要性について紹介する。 バックプロパゲーションによるモデルのトレーニングに使用する勾配の調整には強化学習(RL)を用いる。 我々の計算自由予測は、最先端の計算手法を用いて従来の2段階の計算自由予測よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-05T12:44:39Z)
• 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)
• Belief Propagation Reloaded: Learning BP-Layers for Labeling Problems [83.98774574197613]
  最も単純な推論手法の1つとして、切り詰められた最大積のBelief伝播を取り上げ、それをディープラーニングモデルの適切なコンポーネントにするために必要となるものを加えます。 このBP-Layerは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の最終ブロックまたは中間ブロックとして使用できる このモデルは様々な密集予測問題に適用可能であり、パラメータ効率が高く、ステレオ、光フロー、セマンティックセグメンテーションにおける堅牢な解を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-13T13:11:35Z)
• Revisiting Training Strategies and Generalization Performance in Deep Metric Learning [28.54755295856929]
  我々は、最も広く使われているDML目的関数を再検討し、重要なパラメータ選択について検討する。 一貫した比較では、DMLの目的は文学で示されるよりもはるかに高い飽和を示す。 これらの知見を公開し、ランキングベースのDMLモデルの性能を確実に向上させるために、単純かつ効果的に正規化を訓練することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-19T22:16:12Z)

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。