論文の概要: Augmented Data as an Auxiliary Plug-in Towards Categorization of Crowdsourced Heritage Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03852v1
• Date: Thu, 8 Jul 2021 14:09:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-09 16:26:43.340910
• Title: Augmented Data as an Auxiliary Plug-in Towards Categorization of Crowdsourced Heritage Data
• Title（参考訳）: クラウドソーシング遺産データの分類に向けた補助プラグインとしての拡張データ
• Authors: Shashidhar Veerappa Kudari, Akshaykumar Gunari, Adarsh Jamadandi, Ramesh Ashok Tabib, Uma Mudenagudi
• Abstract要約: 本稿では,データ拡張を補助プラグインとして導入することで,非効率なクラスタリング性能の問題を緩和する戦略を提案する。 我々は、深層クラスタリングのための新しいモデルとして初期特徴空間を構築するために、拡張データを用いた畳み込みオートエンコーダ(CAE)の変種を訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.609784101826762
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a strategy to mitigate the problem of inefficient clustering performance by introducing data augmentation as an auxiliary plug-in. Classical clustering techniques such as K-means, Gaussian mixture model and spectral clustering are central to many data-driven applications. However, recently unsupervised simultaneous feature learning and clustering using neural networks also known as Deep Embedded Clustering (DEC) has gained prominence. Pioneering works on deep feature clustering focus on defining relevant clustering loss function and choosing the right neural network for extracting features. A central problem in all these cases is data sparsity accompanied by high intra-class and low inter-class variance, which subsequently leads to poor clustering performance and erroneous candidate assignments. Towards this, we employ data augmentation techniques to improve the density of the clusters, thus improving the overall performance. We train a variant of Convolutional Autoencoder (CAE) with augmented data to construct the initial feature space as a novel model for deep clustering. We demonstrate the results of proposed strategy on crowdsourced Indian Heritage dataset. Extensive experiments show consistent improvements over existing works.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,データ拡張を補助プラグインとして導入することで,非効率クラスタリング性能の問題を緩和する戦略を提案する。 k-平均、ガウス混合モデル、スペクトルクラスタリングといった古典的なクラスタリング技術は多くのデータ駆動アプリケーションの中心である。 しかし、最近、deep embedded clustering(dec)として知られるニューラルネットワークを用いた教師なし機能学習とクラスタリングが注目されている。 Pioneeringは、関連するクラスタリング損失関数を定義し、機能を抽出する適切なニューラルネットワークを選択することに焦点を当てている。 これらすべてのケースにおける中心的な問題は、高いクラス内分散と低いクラス間分散を伴うデータのスパーシティである。 これに向けて,クラスタの密度向上のためにデータ拡張技術を採用し,全体のパフォーマンスを向上させる。 我々は,拡張データを用いた畳み込みオートエンコーダ(cae)の変種を訓練し,その初期特徴空間を深層クラスタリングの新しいモデルとして構築する。 クラウドソーシングされたインド遺産データセットにおける提案戦略の結果を実証する。 大規模な実験は、既存の作業よりも一貫した改善を示している。

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