論文の概要: Deep Ranking with Adaptive Margin Triplet Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06187v1
• Date: Tue, 13 Jul 2021 15:37:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-14 14:51:43.709817
• Title: Deep Ranking with Adaptive Margin Triplet Loss
• Title（参考訳）: Adaptive Margin Triplet Loss を用いたDeep Ranking
• Authors: Mai Lan Ha and Volker Blanz
• Abstract要約: 本稿では,固定利得三重項損失から適応利得三重項損失への簡単な修正を提案する。 提案した損失は,評価値が連続値である評価データセットに適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.220120772989114
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose a simple modification from a fixed margin triplet loss to an adaptive margin triplet loss. While the original triplet loss is used widely in classification problems such as face recognition, face re-identification and fine-grained similarity, our proposed loss is well suited for rating datasets in which the ratings are continuous values. In contrast to original triplet loss where we have to sample data carefully, in out method, we can generate triplets using the whole dataset, and the optimization can still converge without frequently running into a model collapsing issue. The adaptive margins only need to be computed once before the training, which is much less expensive than generating triplets after every epoch as in the fixed margin case. Besides substantially improved training stability (the proposed model never collapsed in our experiments compared to a couple of times that the training collapsed on existing triplet loss), we achieved slightly better performance than the original triplet loss on various rating datasets and network architectures.
• Abstract（参考訳）: 固定マージン三重項損失から適応マージン三重項損失への簡単な修正を提案する。 従来の3重項損失は,顔認識,顔認識,細粒度類似性などの分類問題に広く用いられているが,評価値が連続値である評価データセットには適している。 データを注意深くサンプリングしなければならない元のトリプレット損失とは対照的に、outメソッドでは、データセット全体を使用してトリプレットを生成し、モデル崩壊問題に頻繁にぶつかることなく最適化を収束させることができる。 適応マージンはトレーニングの前に1回だけ計算する必要があり、固定マージンの場合のようにエポックのたびにトリプレットを生成するよりもずっと安価である。 トレーニングの安定性が大幅に向上した(既存の3重項損失でトレーニングが崩壊した2回と比べて、提案したモデルは実験では崩壊しなかった)他、さまざまな評価データセットやネットワークアーキテクチャにおいて、元の3重項損失よりも若干パフォーマンスが向上した。

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