論文の概要: GCN-Based Linkage Prediction for Face Clusteringon Imbalanced Datasets:
An Empirical Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02477v1
- Date: Tue, 6 Jul 2021 08:45:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-07 22:17:56.950482
- Title: GCN-Based Linkage Prediction for Face Clusteringon Imbalanced Datasets:
An Empirical Study
- Title(参考訳): 顔クラスタリングと不均衡データセットのGCNに基づくリンク予測:実証的研究
- Authors: Huafeng Yang, Xingjian Chen, Fangyi Zhang, Guangyue Hei, Yunjie Wang
and Rong Du
- Abstract要約: 本稿では,逆不均衡重み付きSam-pling戦略を用いて,不均等なラベルを緩和する新しい手法を提案する。
MS-Celeb-1MとDeepFashionから合成された一連の不均衡ベンチマークデータセットが公開されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.416933126354173
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, benefiting from the expressivepower of Graph Convolutional
Networks (GCNs),significant breakthroughs have been made in faceclustering.
However, rare attention has been paidto GCN-based clustering on imbalanced
data. Al-though imbalance problem has been extensivelystudied, the impact of
imbalanced data on GCN-based linkage prediction task is quite different,which
would cause problems in two aspects: im-balanced linkage labels and biased
graph represen-tations. The problem of imbalanced linkage labelsis similar to
that in image classification task, but thelatter is a particular problem in
GCN-based clus-tering via linkage prediction. Significantly biasedgraph
representations in training can cause catas-trophic overfitting of a GCN model.
To tacklethese problems, we evaluate the feasibility of thoseexisting methods
for imbalanced image classifica-tion problem on graphs with extensive
experiments,and present a new method to alleviate the imbal-anced labels and
also augment graph representa-tions using a Reverse-Imbalance Weighted
Sam-pling (RIWS) strategy, followed with insightfulanalyses and discussions. A
series of imbalancedbenchmark datasets synthesized from MS-Celeb-1M and
DeepFashion will be openly available.
- Abstract(参考訳): 近年、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)の表現力の恩恵を受け、顔クラスタリングにおいて重要なブレークスルーが達成されている。
しかし、GCNベースのクラスタリングには、不均衡なデータに注意が払われている。
不均衡問題は広く研究されているが、GCNベースのリンク予測タスクにおける不均衡データの影響は、不均衡なリンクラベルとバイアス付きグラフ再試行の2つの側面で問題を引き起こす。
画像分類タスクに類似した不均衡なリンケージラベシスの問題は、リンケージ予測によるGCNベースのclus-teringにおいて特に問題である。
トレーニングにおける有意なバイアスドグラフ表現は、gcnモデルのカタストロフィックな過剰フィットを引き起こす可能性がある。
これらの問題に対処するために,広範に実験されたグラフ上の不均衡な画像分類問題に対する既存手法の有効性を評価するとともに,Reverse-Im Balance Weighted Sam-pling (RIWS) 戦略を用いて,不均衡なラベルとグラフ表現を緩和する新たな手法を提案する。
MS-Celeb-1MとDeepFashionから合成された一連の不均衡ベンチマークデータセットが公開されている。
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