論文の概要: Noise-resistant Deep Metric Learning with Ranking-based Instance Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16047v1
• Date: Tue, 30 Mar 2021 03:22:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-01 03:15:54.839891
• Title: Noise-resistant Deep Metric Learning with Ranking-based Instance Selection
• Title（参考訳）: ランク付け型インスタンス選択による耐雑音深度学習
• Authors: Chang Liu and Han Yu and Boyang Li and Zhiqi Shen and Zhanning Gao and Peiran Ren and Xuansong Xie and Lizhen Cui and Chunyan Miao
• Abstract要約: PRISM(Probabilistic Ranking-based Instance Selection with Memory)と呼ばれるDMLの耐騒音トレーニング技術を提案する。 PRISMは、ニューラルネットワークの以前のバージョンから抽出された画像特徴との平均的類似性を用いて、ミニバッチ内のノイズデータを識別する。 メモリバンクが生み出す高い計算コストを緩和するために,個々のデータポイントをクラスセンタに置き換える高速化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.286567680389766
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The existence of noisy labels in real-world data negatively impacts the performance of deep learning models. Although much research effort has been devoted to improving robustness to noisy labels in classification tasks, the problem of noisy labels in deep metric learning (DML) remains open. In this paper, we propose a noise-resistant training technique for DML, which we name Probabilistic Ranking-based Instance Selection with Memory (PRISM). PRISM identifies noisy data in a minibatch using average similarity against image features extracted by several previous versions of the neural network. These features are stored in and retrieved from a memory bank. To alleviate the high computational cost brought by the memory bank, we introduce an acceleration method that replaces individual data points with the class centers. In extensive comparisons with 12 existing approaches under both synthetic and real-world label noise, PRISM demonstrates superior performance of up to 6.06% in Precision@1.
• Abstract（参考訳）: 実世界のデータにノイズラベルが存在することは、ディープラーニングモデルの性能に悪影響を及ぼす。 分類タスクにおけるノイズラベルの堅牢性向上に多くの研究努力が注がれているが、ディープメトリックラーニング(DML)におけるノイズラベルの問題はまだ未解決である。 本稿では,確率的ランク付けに基づくメモリを用いたインスタンス選択(PRISM)と呼ばれるDMLの耐雑音性トレーニング手法を提案する。 PRISMは、ニューラルネットワークの以前のバージョンで抽出された画像特徴との平均的類似性を使用して、ミニバッチ内のノイズデータを識別する。 これらの機能はメモリバンクに格納され、取得される。 メモリバンクが生み出す高い計算コストを緩和するために,個々のデータポイントをクラスセンタに置き換える高速化手法を提案する。 PRISMは、合成ラベルノイズと実世界のラベルノイズの両方で既存の12のアプローチと比較して、Precision@1で最大6.06%の優れた性能を示す。

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