論文の概要: A Decidability-Based Loss Function

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05524v1
• Date: Sun, 12 Sep 2021 14:26:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-16 12:52:08.153832
• Title: A Decidability-Based Loss Function
• Title（参考訳）: 決定可能性に基づく損失関数
• Authors: Pedro Silva and Gladston Moreira and Vander Freitas and Rodrigo Silva and David Menotti and Eduardo Luz
• Abstract要約: 生体認証問題は、ディープラーニングモデルを使用して画像から特徴を抽出する。 本研究では,検証ルーチンの埋め込み品質を向上させるために,決定可能性指数に基づく損失関数を提案する。 提案手法は,4つのベンチマークにおいて,ソフトマックス(クロスエントロピー),トリプレットソフトハード,マルチ類似性損失に対して比較される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5919311269669003
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Nowadays, deep learning is the standard approach for a wide range of problems, including biometrics, such as face recognition and speech recognition, etc. Biometric problems often use deep learning models to extract features from images, also known as embeddings. Moreover, the loss function used during training strongly influences the quality of the generated embeddings. In this work, a loss function based on the decidability index is proposed to improve the quality of embeddings for the verification routine. Our proposal, the D-loss, avoids some Triplet-based loss disadvantages such as the use of hard samples and tricky parameter tuning, which can lead to slow convergence. The proposed approach is compared against the Softmax (cross-entropy), Triplets Soft-Hard, and the Multi Similarity losses in four different benchmarks: MNIST, Fashion-MNIST, CIFAR10 and CASIA-IrisV4. The achieved results show the efficacy of the proposal when compared to other popular metrics in the literature. The D-loss computation, besides being simple, non-parametric and easy to implement, favors both the inter-class and intra-class scenarios.
• Abstract（参考訳）: 今日では、顔認識や音声認識などバイオメトリックスを含む幅広い問題に対して、ディープラーニングが標準的なアプローチとなっている。 バイオメトリックな問題は、しばしばディープラーニングモデルを使用して、埋め込みとして知られる画像から特徴を抽出する。 また,学習中のロス関数は,生成した組込みの品質に大きく影響する。 本研究では,検証ルーチンの埋め込み品質を向上させるために,決定可能性指数に基づく損失関数を提案する。 我々の提案であるD-lossは、ハードサンプルやトリッキーパラメータチューニングなど、トリプルトに基づく損失のいくつかを回避し、収束が遅くなる可能性がある。 提案手法は, mnist, fashion-mnist, cifar10, casia-irisv4の4種類のベンチマークにおいて, softmax (cross-entropy), triplets soft-hard, and multi similarity loss と比較した。 その結果,他の文献と比較すると,提案手法の有効性が示された。 D-loss計算は単純で非パラメトリックで実装が容易なだけでなく、クラス間とクラス内の両方のシナリオを好んでいる。

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