Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improving Deep Learning Sound Events Classifiers using Gram Matrix Feature-wise Correlations

論文の概要: Improving Deep Learning Sound Events Classifiers using Gram Matrix Feature-wise Correlations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11771v1
Date: Tue, 23 Feb 2021 16:08:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-24 13:45:13.413425
Title: Improving Deep Learning Sound Events Classifiers using Gram Matrix Feature-wise Correlations
Title（参考訳）: Gram Matrix 機能的相関を用いた深層学習音イベント分類器の改良
Authors: Antonio Joia Neto and Andre G C Pacheco and Diogo C Luvizon
Abstract要約: 本手法では,一般CNNの全てのアクティベーションを分析し,Gram Matricesを用いて特徴表現を生成する。提案手法はどのCNNにも適用可能であり,2つのデータセット上で4つの異なるアーキテクチャを実験的に評価した結果,ベースラインモデルが一貫して改善されることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935146
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we propose a new Sound Event Classification (SEC) method which is inspired in recent works for out-of-distribution detection. In our method, we analyse all the activations of a generic CNN in order to produce feature representations using Gram Matrices. The similarity metrics are evaluated considering all possible classes, and the final prediction is defined as the class that minimizes the deviation with respect to the features seeing during training. The proposed approach can be applied to any CNN and our experimental evaluation of four different architectures on two datasets demonstrated that our method consistently improves the baseline models.
Abstract（参考訳）: 本稿では,分布外検出のための最近の研究に触発された新しい音事象分類(SEC)手法を提案する。本手法では,一般CNNの全てのアクティベーションを分析し,Gram Matricesを用いて特徴表現を生成する。類似度メトリクスは、すべての可能なクラスを考慮して評価され、最終的な予測は、トレーニング中に見られる特徴に対する偏差を最小限にするクラスとして定義される。提案手法はどのCNNにも適用可能であり,2つのデータセット上で4つの異なるアーキテクチャを実験的に評価した結果,ベースラインモデルが一貫して改善されることが示された。

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