論文の概要: Collective Decision of One-vs-Rest Networks for Open Set Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10230v1
• Date: Thu, 18 Mar 2021 13:06:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-19 13:59:56.823983
• Title: Collective Decision of One-vs-Rest Networks for Open Set Recognition
• Title（参考訳）: 開集合認識のための1-vs-Restネットワークの集団決定
• Authors: Jaeyeon Jang and Chang Ouk Kim
• Abstract要約: 厳密で洗練された決定境界を設定することでOSRの性能を最大化できるという直感に基づく,シンプルなオープンセット認識(OSR)手法を提案する。 提案手法は, オーバージェネリゼーションを効果的に低減し, 最先端の手法よりも優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unknown examples that are unseen during training often appear in real-world machine learning tasks, and an intelligent self-learning system should be able to distinguish between known and unknown examples. Accordingly, open set recognition (OSR), which addresses the problem of classifying knowns and identifying unknowns, has recently been highlighted. However, conventional deep neural networks using a softmax layer are vulnerable to overgeneralization, producing high confidence scores for unknowns. In this paper, we propose a simple OSR method based on the intuition that OSR performance can be maximized by setting strict and sophisticated decision boundaries that reject unknowns while maintaining satisfactory classification performance on knowns. For this purpose, a novel network structure is proposed, in which multiple one-vs-rest networks (OVRNs) follow a convolutional neural network feature extractor. Here, the OVRN is a simple feed-forward neural network that enhances the ability to reject nonmatches by learning class-specific discriminative features. Furthermore, the collective decision score is modeled by combining the multiple decisions reached by the OVRNs to alleviate overgeneralization. Extensive experiments were conducted on various datasets, and the experimental results showed that the proposed method performed significantly better than the state-of-the-art methods by effectively reducing overgeneralization.
• Abstract（参考訳）: トレーニング中に見えない未知の例は、しばしば現実世界の機械学習タスクに現れ、インテリジェントな自己学習システムは、既知の例と未知の例を区別することができる。 そこで, 未知を分類し, 識別する問題に対処するオープンセット認識(OSR)が最近注目されている。 しかし、ソフトマックス層を用いた従来のディープニューラルネットワークは一般化に弱いため、未知数に対して高い信頼度を得られる。 本稿では,未知数を拒否する厳密で洗練された決定境界を設定しながら,既知の分類性能を維持し,osrの性能を最大化できるという直観に基づく単純なosr手法を提案する。 この目的のために、複数のワンバスレストネットワーク(OVRN)が畳み込みニューラルネットワーク特徴抽出器に従う新しいネットワーク構造を提案する。 ここで、OVRNは単純なフィードフォワードニューラルネットワークであり、クラス固有の差別的特徴を学習することで非マッチングを拒否する能力を高める。 さらに、集合的決定スコアは、ovrnsが到達した複数の決定を組み合わせて、過剰一般化を緩和することによってモデル化される。 実験の結果, オーバージェネレーションを効果的に低減することにより, 提案手法は最先端の手法よりも優れた性能を示した。

関連論文リスト

• Reciprocal Point Learning Network with Large Electromagnetic Kernel for SAR Open-Set Recognition [6.226365654670747]
  Open Set Recognition (OSR)は、未知のクラスを「未知」と表現しながら、既知のクラスを分類することを目的とする。 オープンセットSAR分類を強化するために,相互学習ネットワークを用いた散乱カーネルと呼ばれる手法を提案する。 大規模属性散乱中心モデルに基づく畳み込みカーネルの設計を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T13:26:20Z)
• The Cascaded Forward Algorithm for Neural Network Training [61.06444586991505]
  本稿では,ニューラルネットワークのための新しい学習フレームワークであるCascaded Forward(CaFo)アルゴリズムを提案する。 FFとは異なり、我々のフレームワークは各カスケードブロックのラベル分布を直接出力する。 我々のフレームワークでは、各ブロックは独立して訓練できるので、並列加速度システムに容易に展開できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-17T02:01:11Z)
• Large-Scale Sequential Learning for Recommender and Engineering Systems [91.3755431537592]
  本稿では,現在の状況に適応してパーソナライズされたランキングを提供する自動アルゴリズムの設計に焦点を当てる。 前者はSAROSと呼ばれる新しいアルゴリズムを提案し,インタラクションの順序を学習するためのフィードバックの種類を考慮に入れている。 提案手法は, 電力網の故障検出に対する初期アプローチと比較して, 統計的に有意な結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-13T21:09:41Z)
• Open-set Recognition based on the Combination of Deep Learning and Ensemble Method for Detecting Unknown Traffic Scenarios [0.9711326718689492]
  本研究では、Convolutional Neural Networks(CNN)とRandom Forest(RF)を組み合わせて、交通シナリオのオープンセット認識を提案する。 RFのアンサンブルの性質を継承することにより、極値理論と組み合わされた全ての木の投票パターンが未知のクラスを検出するのに適していることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-17T06:48:15Z)
• Anomaly Detection on Attributed Networks via Contrastive Self-Supervised Learning [50.24174211654775]
  本論文では,アトリビュートネットワーク上の異常検出のためのコントラスト型自己監視学習フレームワークを提案する。 このフレームワークは、新しいタイプのコントラストインスタンスペアをサンプリングすることで、ネットワークデータからのローカル情報を完全に活用します。 高次元特性と局所構造から情報埋め込みを学習するグラフニューラルネットワークに基づくコントラスト学習モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-27T03:17:20Z)
• Learning Open Set Network with Discriminative Reciprocal Points [70.28322390023546]
  オープンセット認識は、事前に定義されたクラスからサンプルを同時に分類し、残りを「未知」として識別することを目的としている。 本稿では,各既知圏に対応するクラス外空間のポテンシャル表現であるReciprocal Pointを提案する。 相互点によって構成される有界空間に基づいて、未知のリスクは多圏相互作用によって減少する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-31T03:20:31Z)
• Open Set Recognition with Conditional Probabilistic Generative Models [51.40872765917125]
  オープンセット認識のための条件付き確率生成モデル(CPGM)を提案する。 CPGMは未知のサンプルを検出できるが、異なる潜在特徴を条件付きガウス分布に近似させることで、既知のクラスを分類できる。 複数のベンチマークデータセットの実験結果から,提案手法がベースラインを著しく上回ることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-12T06:23:49Z)
• One-vs-Rest Network-based Deep Probability Model for Open Set Recognition [6.85316573653194]
  インテリジェントな自己学習システムは、既知の例と未知の例を区別することができるべきである。 1-vs-restネットワークは、よく使われるSoftMaxレイヤよりも、未知の例に対して、より有益な隠れ表現を提供することができる。 提案した確率モデルは、オープンセットの分類シナリオにおいて最先端の手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-17T05:24:34Z)
• Conditional Gaussian Distribution Learning for Open Set Recognition [10.90687687505665]
  オープンセット認識のための条件付きガウス分布学習(CGDL)を提案する。 未知のサンプルを検出することに加えて、異なる潜伏特徴を異なるガウスモデルに近似させることにより、既知のサンプルを分類することもできる。 いくつかの標準画像に対する実験により,提案手法はベースライン法を著しく上回り,新たな最先端結果が得られることが明らかになった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-19T14:32:08Z)
• MSE-Optimal Neural Network Initialization via Layer Fusion [68.72356718879428]
  ディープニューラルネットワークは、さまざまな分類と推論タスクに対して最先端のパフォーマンスを達成する。 グラデーションと非進化性の組み合わせは、学習を新しい問題の影響を受けやすいものにする。 確率変数を用いて学習した深層ネットワークの近傍層を融合する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-28T18:25:15Z)

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。