論文の概要: Deep Co-Attention Network for Multi-View Subspace Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07751v1
- Date: Mon, 15 Feb 2021 18:46:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2021-02-16 15:32:53.153386
- Title: Deep Co-Attention Network for Multi-View Subspace Learning
- Title（参考訳）: マルチビューサブスペース学習のためのDeep Co-Attention Network
- Authors: Lecheng Zheng, Yu Cheng, Hongxia Yang, Nan Cao and Jingrui He
- Abstract要約: マルチビューサブスペース学習のための深層コアテンションネットワークを提案する。
共通情報と相補情報の両方を敵意で抽出することを目的としている。
特に、新しいクロス再構成損失を使用し、ラベル情報を利用して潜在表現の構築を誘導する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.3450258002607
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Many real-world applications involve data from multiple modalities and thus
exhibit the view heterogeneity. For example, user modeling on social media
might leverage both the topology of the underlying social network and the
content of the users' posts; in the medical domain, multiple views could be
X-ray images taken at different poses. To date, various techniques have been
proposed to achieve promising results, such as canonical correlation analysis
based methods, etc. In the meanwhile, it is critical for decision-makers to be
able to understand the prediction results from these methods. For example,
given the diagnostic result that a model provided based on the X-ray images of
a patient at different poses, the doctor needs to know why the model made such
a prediction. However, state-of-the-art techniques usually suffer from the
inability to utilize the complementary information of each view and to explain
the predictions in an interpretable manner.
To address these issues, in this paper, we propose a deep co-attention
network for multi-view subspace learning, which aims to extract both the common
information and the complementary information in an adversarial setting and
provide robust interpretations behind the prediction to the end-users via the
co-attention mechanism. In particular, it uses a novel cross reconstruction
loss and leverages the label information to guide the construction of the
latent representation by incorporating the classifier into our model. This
improves the quality of latent representation and accelerates the convergence
speed. Finally, we develop an efficient iterative algorithm to find the optimal
encoders and discriminator, which are evaluated extensively on synthetic and
real-world data sets. We also conduct a case study to demonstrate how the
proposed method robustly interprets the predictions on an image data set.
- Abstract（参考訳）: 多くの実世界のアプリケーションは、複数のモダリティからのデータを含み、ビューの不均一性を示す。
たとえば、ソーシャルメディア上のユーザーモデリングは、基礎となるソーシャルネットワークのトポロジとユーザーの投稿の内容の両方を活用する可能性があります。医療領域では、複数のビューは、異なるポーズで撮影されたX線画像である可能性があります。
これまで, 正準相関解析に基づく手法など, 期待できる結果を得るために様々な手法が提案されてきた。
一方,意思決定者は,これらの手法による予測結果を理解することが重要である。
例えば、異なるポーズの患者のX線画像に基づくモデルを提供する診断結果を考えると、医師はモデルがなぜそのような予測をしたのかを知る必要がある。
しかし、最先端技術は、通常、それぞれのビューの補完的な情報を利用し、解釈可能な方法で予測を説明することができない。
このような問題に対処するため,本稿では,共通情報と相補的情報の両方を対角的に抽出する多視点サブスペース学習のためのディープ・コアテンション・ネットワークを提案し,コアテンション・メカニズムを通じてエンドユーザに予測の背後にあるロバストな解釈を提供する。
特に,新しいクロスレコンストラクション損失を用い,ラベル情報を利用して,モデルに分類器を組み込むことで潜在表現の構築を導く。
これにより潜在表現の品質が向上し、収束速度が向上する。
最後に、最適なエンコーダと判別器を見つけるための効率的な反復アルゴリズムを開発し、合成および実世界のデータセット上で広く評価する。
また,提案手法が画像データセットの予測をいかに強固に解釈するかを示すケーススタディも実施する。
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