論文の概要: Impact of Channel Variation on One-Class Learning for Spoof Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14900v1
• Date: Thu, 30 Sep 2021 07:56:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-02 01:29:01.079291
• Title: Impact of Channel Variation on One-Class Learning for Spoof Detection
• Title（参考訳）: チャネル変動がスポフ検出のための一級学習に及ぼす影響
• Authors: Rohit Arora, Aanchan Mohan, Saket Anand
• Abstract要約: スポット検出はASVシステムの信頼性を高めるが、チャネルの変動により著しく低下する。 MCTに最適なデータ供給戦略は何か?スプーフ検出では分かっていない。 本研究は、データ供給とミニバッチの低重要度プロセスが、より良いパフォーマンスのために改善する必要性の認識を高めることの関連性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.549602650463701
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The value of Spoofing detection in increasing the reliability of the ASV system is unparalleled. In reality, however, the performance of countermeasure systems (CMs) degrades significantly due to channel variation. Multi-conditional training(MCT) is a well-established technique to handle such scenarios. However, "which data-feeding strategy is optimal for MCT?" is not known in the case of spoof detection. In this paper, various codec simulations were used to modify ASVspoof 2019 dataset, and assessments were done using data-feeding and mini-batching strategies to help address this question. Our experiments aim to test the efficacy of the various margin-based losses for training Resnet based models with LFCC front-end feature extractor to correctly classify the spoofed and bonafide samples degraded using codec simulations. Contrastingly to most of the works that focus mainly on architectures, this study highlights the relevance of the deemed-of-low-importance process of data-feeding and mini-batching to raise awareness of the need to refine it for better performance.
• Abstract（参考訳）: ASVシステムの信頼性を高めるためのスポフィング検出の値は、例外ではない。 しかし,実際には,対策システム(cms)の性能はチャネル変動により著しく低下する。 マルチ条件トレーニング(MCT)は、そのようなシナリオを扱うための確立された手法である。 しかし、spoof検出の場合、「どのデータフィード戦略がmctに最適か」は分かっていない。 本稿では,ASVspoof 2019データセットの修正に様々なコーデックシミュレーションを用い,この問題に対処するためのデータフィードとミニバッチ戦略を用いて評価を行った。 提案実験は,LFCCフロントエンド特徴抽出器を用いたResnetモデルを用いた訓練における各種マージンベース損失の有効性を検証することを目的として,コーデックシミュレーションを用いて劣化したスプーフおよびボナファイド試料を正しく分類する。 アーキテクチャに焦点をあてたほとんどの研究とは対照的に、本研究では、データフィードとミニバッチの低重要度プロセスが、パフォーマンス向上のための改善の必要性に対する認識を高めることの重要性を強調している。

関連論文リスト

• Enhancing Training Data Attribution for Large Language Models with Fitting Error Consideration [74.09687562334682]
  Debias and Denoise Attribution (DDA) と呼ばれる新しいトレーニングデータ属性法を導入する。 提案手法は既存のアプローチよりも優れており,平均91.64%のAUCを実現している。 DDAは、様々なソースとLLaMA2、QWEN2、Mistralのような異なるスケールのモデルに対して、強力な汎用性とスケーラビリティを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T07:14:26Z)
• Systematic Evaluation of Synthetic Data Augmentation for Multi-class NetFlow Traffic [2.5182419298876857]
  マルチクラス分類モデルは特定のタイプの攻撃を識別し、より標的的で効果的なインシデント応答を可能にする。 最近の進歩は、生成モデルがデータの増大を補助し、不均衡なデータセットに対して優れたソリューションを提供すると主張することを示唆している。 本実験は,トレーニングデータのバランスをとる再サンプリング手法が,分類性能を確実に向上させるものではないことを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-28T12:44:07Z)
• Informative Data Mining for One-Shot Cross-Domain Semantic Segmentation [84.82153655786183]
  Informative Data Mining (IDM) と呼ばれる新しいフレームワークを提案し、セマンティックセグメンテーションのための効率的なワンショットドメイン適応を実現する。 IDMは、最も情報性の高いサンプルを特定するために不確実性に基づく選択基準を提供し、迅速に適応し、冗長なトレーニングを減らす。 提案手法は,GTA5/SYNTHIAからCityscapesへの適応タスクにおいて,既存の手法より優れ,56.7%/55.4%の最先端のワンショット性能を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-25T15:56:01Z)
• The effect of data augmentation and 3D-CNN depth on Alzheimer's Disease detection [51.697248252191265]
  この研究は、データハンドリング、実験設計、モデル評価に関するベストプラクティスを要約し、厳密に観察する。 我々は、アルツハイマー病(AD)の検出に焦点を当て、医療における課題のパラダイム的な例として機能する。 このフレームワークでは,3つの異なるデータ拡張戦略と5つの異なる3D CNNアーキテクチャを考慮し,予測15モデルを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T10:40:41Z)
• Mitigating ML Model Decay in Continuous Integration with Data Drift Detection: An Empirical Study [7.394099294390271]
  本研究では,CI環境におけるTCP用MLモデルのリトレーニングポイントを自動的に検出するデータドリフト検出手法の性能について検討する。 我々はHellinger距離を用いて入力データの値と分布の変化を同定し、これらの変化をMLモデルの再学習点として利用した。 Hellinger distance-based methodの実験により,再学習点の検出と関連するコストの低減に効果と効率が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T05:55:23Z)
• A Data-Centric Approach for Improving Adversarial Training Through the Lens of Out-of-Distribution Detection [0.4893345190925178]
  複雑なアルゴリズムを適用して効果を緩和するのではなく, トレーニング手順から直接ハードサンプルを検出し, 除去することを提案する。 SVHN と CIFAR-10 データセットを用いた結果,計算コストの増大を伴わずに対角訓練の改善に本手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-25T08:13:50Z)
• Cluster-level pseudo-labelling for source-free cross-domain facial expression recognition [94.56304526014875]
  表情認識のためのSFUDA法を提案する。 本手法は,自己教師付き事前学習を利用して,対象データから優れた特徴表現を学習する。 提案手法の有効性を4つの適応方式で検証し,FERに適用した場合,既存のSFUDA法より一貫して優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-11T08:24:50Z)
• A New Knowledge Distillation Network for Incremental Few-Shot Surface Defect Detection [20.712532953953808]
  本稿では,DKAN(Dual Knowledge Align Network)と呼ばれる新しい知識蒸留ネットワークを提案する。 提案したDKAN法は,事前学習型ファインタニング伝達学習パラダイムを踏襲し,ファインタニングのための知識蒸留フレームワークを設計した。 Few-shot NEU-DETデータセットをインクリメンタルに実験した結果、DKANは様々なシーンで他の手法よりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-01T15:08:44Z)
• Hybridization of Capsule and LSTM Networks for unsupervised anomaly detection on multivariate data [0.0]
  本稿では,Long-Short-Term-Memory(LSTM)とCapsule Networksを1つのネットワークに結合した新しいNNアーキテクチャを提案する。 提案手法は教師なし学習手法を用いて大量のラベル付きトレーニングデータを見つける際の問題を克服する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-11T10:33:53Z)
• One-Shot Object Detection without Fine-Tuning [62.39210447209698]
  本稿では,第1ステージのMatching-FCOSネットワークと第2ステージのStructure-Aware Relation Moduleからなる2段階モデルを提案する。 また,検出性能を効果的に向上する新たなトレーニング戦略を提案する。 提案手法は,複数のデータセット上で一貫した最先端のワンショット性能を上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-08T01:59:23Z)
• Rectified Meta-Learning from Noisy Labels for Robust Image-based Plant Disease Diagnosis [64.82680813427054]
  植物病は食料安全保障と作物生産に対する主要な脅威の1つである。 1つの一般的なアプローチは、葉画像分類タスクとしてこの問題を変換し、強力な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)によって対処できる。 本稿では,正規化メタ学習モジュールを共通CNNパラダイムに組み込んだ新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-17T09:51:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。