論文の概要: Multi Proxy Anchor Family Loss for Several Types of Gradients
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03997v8
- Date: Sun, 11 Jun 2023 10:10:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-14 03:27:03.953658
- Title: Multi Proxy Anchor Family Loss for Several Types of Gradients
- Title(参考訳): 数種類の勾配に対するマルチプロキシアンカーファミリー損失
- Authors: Shozo Saeki, Minoru Kawahara, and Hirohisa Aman
- Abstract要約: 本稿では,3つのマルチプロキシ・アンカー(MPA)ファミリーの損失と正規化割引累積ゲイン(nDCG@k)尺度を提案する。
MPAファミリーの損失は、勾配問題の解決によるニューラルネットワークのトレーニング能力を向上させる。
MPAファミリーの損失の有効性を実証し、MPAファミリーの損失は細粒度画像の2つのデータセットに対して高い精度を達成する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The deep metric learning (DML) objective is to learn a neural network that
maps into an embedding space where similar data are near and dissimilar data
are far. However, conventional proxy-based losses for DML have two problems:
gradient problem and application of the real-world dataset with multiple local
centers. Additionally, the performance metrics of DML also have some issues
with stability and flexibility. This paper proposes three multi-proxies anchor
(MPA) family losses and a normalized discounted cumulative gain (nDCG@k)
metric. This paper makes three contributions. (1) MPA-family losses can learn
using a real-world dataset with multi-local centers. (2) MPA-family losses
improve the training capacity of a neural network owing to solving the gradient
problem. (3) MPA-family losses have data-wise or class-wise characteristics
with respect to gradient generation. Finally, we demonstrate the effectiveness
of MPA-family losses, and MPA-family losses achieves higher accuracy on two
datasets for fine-grained images.
- Abstract(参考訳): deep metric learning(dml)の目的は、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ニューラルネットワークを学ぶことである。
しかし、従来のプロキシベースのDMLの損失には、勾配問題と複数のローカルセンターを持つ実世界のデータセットの適用の2つの問題がある。
さらに、DMLのパフォーマンス指標には、安定性と柔軟性にもいくつかの問題がある。
本稿では、3つのマルチプロキシアンカー(mpa)ファミリーロスと正規化ディスカウント累積ゲイン(ndcg@k)メトリックを提案する。
この論文には3つの貢献がある。
1)マルチローカルセンターを持つ実世界のデータセットを用いて,MPAファミリーの損失を学習することができる。
2) MPAファミリーの損失は勾配問題の解決によるニューラルネットワークのトレーニング能力を向上させる。
3) MPAファミリーの損失は, 勾配発生に関するデータワイド, クラスワイド特性を有する。
最後に, MPAファミリーの損失の有効性を実証し, MPAファミリーの損失は細粒度画像の2つのデータセットに対して高い精度を実現する。
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