論文の概要: Multi Proxy Anchor Loss and Effectiveness of Deep Metric Learning Performance Metrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03997v1
• Date: Fri, 8 Oct 2021 09:34:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-11 15:07:13.308575
• Title: Multi Proxy Anchor Loss and Effectiveness of Deep Metric Learning Performance Metrics
• Title（参考訳）: マルチプロキシアンカー損失と深層学習性能指標の有効性
• Authors: Shozo Saeki, Minoru Kawahara, and Hirohisa Aman
• Abstract要約: ディープラーニングは、類似データが近く、異種データが遠くにある埋め込み空間にマッピングするマッピングを学習する。 ほとんどのDMLフレームワークは特徴ベクトルにL2正規化を適用しており、これらの特徴ベクトルはスパースではない。 本稿では,L1正規化損失を特徴ベクトルに適用することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Deep metric learning (DML) learns the mapping, which maps into embedding space in which similar data is near and dissimilar data is far. Most DML frameworks apply L2 normalization to feature vectors, and these feature vectors are non-sparse. In this paper, we propose to apply L1 regularization loss to feature vectors. Proposed regularization emphasizes important features and restraints unimportant features on L2 normalized features. L1 regularization can combine with general DML losses because L1 regularization only regularizes feature vectors. In this paper, we finally propose SparseSoftTriple loss, which is a combination of SoftTriple loss and L1 regularization. We demonstrate the effectiveness of the proposed SparseSoftTriple loss on some data sets for image retrieval tasks and fine-grained images.
• Abstract（参考訳）: ディープメトリック学習(dml)はマッピングを学習し、類似したデータが近く、類似したデータが遠くにある埋め込み空間にマップする。 ほとんどのDMLフレームワークは特徴ベクトルにL2正規化を適用しており、これらの特徴ベクトルはスパースではない。 本稿では,L1正規化損失を特徴ベクトルに適用することを提案する。 提案された正規化は重要な特徴を強調し、L2正規化機能では重要でない特徴を抑える。 L1正則化は特徴ベクトルのみを正則化するため、一般的なDML損失と組み合わせることができる。 本稿では,SparseSoftTriple LosとL1正規化を組み合わせたSparseSoftTriple Losを提案する。 本稿では,SparseSoftTripleの損失が画像検索タスクやきめ細かい画像のデータセットに与える影響を実証する。

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