論文の概要: It Takes Two to Tango: Mixup for Deep Metric Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.04990v1
• Date: Wed, 9 Jun 2021 11:20:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-10 23:31:04.048331
• Title: It Takes Two to Tango: Mixup for Deep Metric Learning
• Title（参考訳）: Tangoに2つ必要な - 深層学習のためのMixup
• Authors: Shashanka Venkataramanan, Bill Psomas, Yannis Avrithis, Ewa Kijak, Laurent Amsaleg, Konstantinos Karantzalos
• Abstract要約: 最先端の手法は、主に高度な損失関数や鉱業戦略に焦点を当てている。 Mixupは、2つ以上のサンプルと対応するターゲットラベルを同時に補間する強力なデータ拡張アプローチである。 入力、中間表現、埋め込みを対象ラベルと組み合わせることで、表現を著しく改善し、4つのベンチマークデータセットにおける最先端のメトリック学習方法より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.60855728302127
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Metric learning involves learning a discriminative representation such that embeddings of similar classes are encouraged to be close, while embeddings of dissimilar classes are pushed far apart. State-of-the-art methods focus mostly on sophisticated loss functions or mining strategies. On the one hand, metric learning losses consider two or more examples at a time. On the other hand, modern data augmentation methods for classification consider two or more examples at a time. The combination of the two ideas is under-studied. In this work, we aim to bridge this gap and improve representations using mixup, which is a powerful data augmentation approach interpolating two or more examples and corresponding target labels at a time. This task is challenging because, unlike classification, the loss functions used in metric learning are not additive over examples, so the idea of interpolating target labels is not straightforward. To the best of our knowledge, we are the first to investigate mixing examples and target labels for deep metric learning. We develop a generalized formulation that encompasses existing metric learning loss functions and modify it to accommodate for mixup, introducing Metric Mix, or Metrix. We show that mixing inputs, intermediate representations or embeddings along with target labels significantly improves representations and outperforms state-of-the-art metric learning methods on four benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: メトリクス学習は、類似クラスの埋め込みが近くになるように差別的な表現を学ぶことを含み、異なるクラスの埋め込みは遠くまで押し出されます。 最先端の手法は主に高度な損失関数や鉱業戦略に焦点を当てている。 一方、メトリック学習の損失は、一度に2つ以上の例を考える。 一方,分類のための現代的データ拡張手法では,一度に2つ以上の例を考察する。 2つのアイデアの組み合わせは未研究である。 本研究では,2つ以上のサンプルと対応するターゲットラベルを一度に補間する強力なデータ拡張手法であるmixupを用いて,このギャップを解消し,表現を改善することを目的とする。 この課題は、分類とは異なり、メトリック学習で使われる損失関数は例に加算されないため、対象ラベルを補間するという考えは単純ではないため、難しい。 私たちの知識を最大限に活用するために、深層メトリック学習のためのサンプルとターゲットラベルの混合を調査した最初の人物です。 我々は,既存のメトリック学習損失関数を包含する一般化された定式化を開発し,Metric MixやMetrixを導入して,ミックスアップに対応するように修正する。 入力,中間表現,埋め込みを混合することで,4つのベンチマークデータセットにおける表現が大幅に改善され,最先端のメトリック学習手法を上回っていることを示す。

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