論文の概要: A Framework to Enhance Generalization of Deep Metric Learning methods using General Discriminative Feature Learning and Class Adversarial Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06420v1
• Date: Fri, 11 Jun 2021 14:24:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-14 14:21:26.095290
• Title: A Framework to Enhance Generalization of Deep Metric Learning methods using General Discriminative Feature Learning and Class Adversarial Neural Networks
• Title（参考訳）: 一般識別型特徴学習とクラス対数ニューラルネットワークを用いた深度学習手法の一般化を支援するフレームワーク
• Authors: Karrar Al-Kaabi, Reza Monsefi, Davood Zabihzadeh
• Abstract要約: メトリック学習アルゴリズムは、意味論的に類似したデータアイテムをまとめて、異種データを遠くに保持する距離関数を学習することを目的としている。 データから特徴を自動的に抽出し,入力空間から意味的な埋め込み空間への非線形変換を学習するDeep Metric Learning (DML)法が提案されている。 ゼロショット学習(ZSL)環境において,既存のDML手法の一般化能力を高める枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5469452301122175
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Metric learning algorithms aim to learn a distance function that brings the semantically similar data items together and keeps dissimilar ones at a distance. The traditional Mahalanobis distance learning is equivalent to find a linear projection. In contrast, Deep Metric Learning (DML) methods are proposed that automatically extract features from data and learn a non-linear transformation from input space to a semantically embedding space. Recently, many DML methods are proposed focused to enhance the discrimination power of the learned metric by providing novel sampling strategies or loss functions. This approach is very helpful when both the training and test examples are coming from the same set of categories. However, it is less effective in many applications of DML such as image retrieval and person-reidentification. Here, the DML should learn general semantic concepts from observed classes and employ them to rank or identify objects from unseen categories. Neglecting the generalization ability of the learned representation and just emphasizing to learn a more discriminative embedding on the observed classes may lead to the overfitting problem. To address this limitation, we propose a framework to enhance the generalization power of existing DML methods in a Zero-Shot Learning (ZSL) setting by general yet discriminative representation learning and employing a class adversarial neural network. To learn a more general representation, we propose to employ feature maps of intermediate layers in a deep neural network and enhance their discrimination power through an attention mechanism. Besides, a class adversarial network is utilized to enforce the deep model to seek class invariant features for the DML task. We evaluate our work on widely used machine vision datasets in a ZSL setting.
• Abstract（参考訳）: メトリック学習アルゴリズムは、意味的に類似したデータ項目を結合し、異なる類似データを遠隔で保持する距離関数を学習することを目的としている。 伝統的なマハラノビス距離学習は線型射影を見つけるのに等価である。 対照的に、データから特徴を自動的に抽出し、入力空間から意味的な埋め込み空間への非線形変換を学習するDeep Metric Learning (DML)法が提案されている。 近年,新しいサンプリング戦略や損失関数を提供することで,学習指標の識別能力を高めるために,多くのDML手法が提案されている。 このアプローチは、トレーニングとテストの両方の例が同じカテゴリのセットから来ている場合、非常に役立ちます。 しかし、画像検索や人物識別といったDMLの多くの応用では効果が低い。 ここでは、DMLは観察されたクラスから一般的な意味概念を学び、未知のカテゴリからのオブジェクトのランク付けや識別に使用するべきである。 学習した表現の一般化能力を無視し、観察されたクラスにより差別的な埋め込みを学ぶことを強調すると、オーバーフィッティング問題につながる可能性がある。 この制限に対処するために,ZSL(Zero-Shot Learning)設定における既存のDML手法の一般化能力を高めるためのフレームワークを提案する。 より一般的な表現を学ぶために、深層ニューラルネットワークにおける中間層の特徴マップを用い、注意機構を通じてその識別力を高めることを提案する。 さらに、dmlタスクにクラス不変機能を求めるためにディープモデルを実行するために、クラス逆ネットワークが利用される。 我々は、zsl設定で広く使われているマシンビジョンデータセットの作業を評価する。

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