論文の概要: Few-shot Partial Multi-view Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.02046v4
• Date: Thu, 18 May 2023 13:25:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 21:21:09.273551
• Title: Few-shot Partial Multi-view Learning
• Title（参考訳）: 部分的多視点学習
• Authors: Yuan Zhou, Yanrong Guo, Shijie Hao, Richang Hong, Jiebo Luo
• Abstract要約: 本稿では,複数ショット部分的多視点学習という新しい課題を提案する。 それは、低データ体制におけるビューミス問題によるネガティブな影響を克服することに焦点を当てている。 提案手法を評価するため,広範囲な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.33865779721458
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is often the case that data are with multiple views in real-world applications. Fully exploring the information of each view is significant for making data more representative. However, due to various limitations and failures in data collection and pre-processing, it is inevitable for real data to suffer from view missing and data scarcity. The coexistence of these two issues makes it more challenging to achieve the pattern classification task. Currently, to our best knowledge, few appropriate methods can well-handle these two issues simultaneously. Aiming to draw more attention from the community to this challenge, we propose a new task in this paper, called few-shot partial multi-view learning, which focuses on overcoming the negative impact of the view-missing issue in the low-data regime. The challenges of this task are twofold: (i) it is difficult to overcome the impact of data scarcity under the interference of missing views; (ii) the limited number of data exacerbates information scarcity, thus making it harder to address the view-missing issue in turn. To address these challenges, we propose a new unified Gaussian dense-anchoring method. The unified dense anchors are learned for the limited partial multi-view data, thereby anchoring them into a unified dense representation space where the influence of data scarcity and view missing can be alleviated. We conduct extensive experiments to evaluate our method. The results on Cub-googlenet-doc2vec, Handwritten, Caltech102, Scene15, Animal, ORL, tieredImagenet, and Birds-200-2011 datasets validate its effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 実世界のアプリケーションでは、データが複数のビューを持つことが多い。 各ビューの情報を完全に探索することは、データをより代表的にする上で重要である。 しかしながら、データ収集や前処理のさまざまな制限や障害のため、実際のデータが欠如やデータの不足に苦しむことは避けられない。 これら2つの課題の共存により、パターン分類タスクの達成がより困難になる。 現在、私たちの知る限り、これらの2つの問題を同時に解決できる適切な方法はほとんどない。 本論文では,この課題に対するコミュニティの注目度を高めるために,低データ体制における視点欠落問題に対するネガティブな影響を克服することを目的とした,少数ショット部分的多視点学習という新たな課題を提案する。 このタスクの課題は2つあります。 (i)欠落した見解の干渉によるデータ不足の影響を克服することは困難である。 (ii) 限られたデータ数が情報不足を悪化させるため、ビューミス問題に対処するのが難しくなる。 これらの課題に対処するため,新しいガウス密度アンコール法を提案する。 限られた部分的多視点データに対して統一的密集アンカーを学習し、データ不足やビュー不足の影響を緩和できる統一的密集表現空間に固定する。 提案手法を評価するために広範な実験を行う。 Cub-googlenet-doc2vec, Hand written, Caltech102, Scene15, Animal, ORL, tieredImagenet, Birds-200-2011 のデータセットの結果は,その有効性を検証する。

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