論文の概要: Self-Supervised Features Improve Open-World Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07848v1
• Date: Mon, 15 Feb 2021 21:03:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-17 15:15:54.934075
• Title: Self-Supervised Features Improve Open-World Learning
• Title（参考訳）: 自己監督機能によるオープンワールド学習の改善
• Authors: Akshay Raj Dhamija, Touqeer Ahmad, Jonathan Schwan, Mohsen Jafarzadeh, Chunchun Li, Terrance E. Boult
• Abstract要約: 本稿では,インクリメンタル学習,アウトオブディストリビューション検出,オープンワールド学習を組み合わせた統一オープンワールドフレームワークを提案する。 教師なしの特徴表現の下では、未知をラベル外空間または分布外検出のいずれかに分類する。 私たちのパイプラインのインクリメンタルな学習コンポーネントは、imagenet-100プロトコルの最先端と比較して実行するゼロ例のオンラインモデルです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.880789191591088
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This is a position paper that addresses the problem of Open-World learning while proposing for the underlying feature representation to be learnt using self-supervision. We also present an unifying open-world framework combining three individual research dimensions which have been explored independently \ie Incremental Learning, Out-of-Distribution detection and Open-World learning. We observe that the supervised feature representations are limited and degenerate for the Open-World setting and unsupervised feature representation is native to each of these three problem domains. Under an unsupervised feature representation, we categorize the problem of detecting unknowns as either Out-of-Label-space or Out-of-Distribution detection, depending on the data used during system training versus system testing. The incremental learning component of our pipeline is a zero-exemplar online model which performs comparatively against state-of-the-art on ImageNet-100 protocol and does not require any back-propagation or retraining of the underlying deep-network. It further outperforms the current state-of-the-art by simply using the same number of exemplars as its counterparts. To evaluate our approach for Open-World learning, we propose a new comprehensive protocol and evaluate its performance in both Out-of-Label and Out-of-Distribution settings for each incremental stage. We also demonstrate the adaptability of our approach by showing how it can work as a plug-in with any of the recently proposed self-supervised feature representation methods.
• Abstract（参考訳）: 本論文は,オープンワールド学習の問題に対処しつつ,その基盤となる特徴表現を自己スーパービジョンを用いて学習することを提案する。 また,単発的学習,分散検出,オープンワールド学習の3つの個別研究次元を組み合わせた統一的なオープンワールドフレームワークを提案する。 オープンワールド設定において,教師付き特徴表現は限定的かつ退化的であり,教師なし特徴表現はこれらの3つの問題領域のそれぞれに固有のものである。 教師なし特徴表現では、システムトレーニングとシステムテストで使用されるデータに応じて、未知をラベル外空間または分散外検出として検出する問題を分類する。 パイプラインの漸進的な学習コンポーネントは、ImageNet-100プロトコルの最先端に対して相対的に動作し、基盤となるディープネットワークのバックプロパゲーションや再トレーニングは不要であるゼロのオンラインモデルである。 それは単に同等の例の同じ数を使用することによって現在の最先端の状態を更に上回ります。 オープンワールド学習に対する我々のアプローチを評価するため、我々は新しい包括的プロトコルを提案し、段階的な段階ごとにアウト・オブ・ラベルとアウト・オブ・ディストリビューションの両方でその性能を評価する。 また,最近提案された自己監督型特徴表現手法のいずれに対しても,プラグインとして機能することを示すことにより,アプローチの適応性を示す。

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