論文の概要: Class Equilibrium using Coulomb's Law
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12287v1
- Date: Sun, 25 Apr 2021 23:38:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-27 14:35:51.914700
- Title: Class Equilibrium using Coulomb's Law
- Title（参考訳）: クーロン法則を用いたクラス平衡
- Authors: Saheb Chhabra, Puspita Majumdar, Mayank Vatsa, Richa Singh
- Abstract要約: 本稿では,クラス間の分離が最適である任意のデータ分布の平衡空間を計算する新しいアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは低解像度画像に対して良好に動作する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.8945770656554
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Projection algorithms learn a transformation function to project the data
from input space to the feature space, with the objective of increasing the
inter-class distance. However, increasing the inter-class distance can affect
the intra-class distance. Maintaining an optimal inter-class separation among
the classes without affecting the intra-class distance of the data distribution
is a challenging task. In this paper, inspired by the Coulomb's law of
Electrostatics, we propose a new algorithm to compute the equilibrium space of
any data distribution where the separation among the classes is optimal. The
algorithm further learns the transformation between the input space and
equilibrium space to perform classification in the equilibrium space. The
performance of the proposed algorithm is evaluated on four publicly available
datasets at three different resolutions. It is observed that the proposed
algorithm performs well for low-resolution images.
- Abstract（参考訳）: 投影アルゴリズムは、クラス間距離を増加させるために、入力空間から特徴空間へデータを投影するために変換関数を学習する。
しかし,クラス間距離の増加はクラス間距離に影響を与える可能性がある。
データ分散のクラス間距離に影響を与えることなく、クラス間の最適なクラス間分離を維持することは難しい課題である。
本稿では、クーロンの静電気の法則に着想を得て、クラス間の分離が最適である任意のデータ分布の平衡空間を計算する新しいアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムはさらに、入力空間と平衡空間の間の変換を学習し、平衡空間の分類を行う。
提案アルゴリズムの性能を3つの異なる解像度で4つの公開データセットで評価する。
提案アルゴリズムは低解像度画像に対して良好に動作する。
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