論文の概要: X-model: Improving Data Efficiency in Deep Learning with A Minimax Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04572v1
• Date: Sat, 9 Oct 2021 13:56:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-12 18:24:13.582767
• Title: X-model: Improving Data Efficiency in Deep Learning with A Minimax Model
• Title（参考訳）: x-model: minimaxモデルによるディープラーニングのデータ効率向上
• Authors: Ximei Wang, Xinyang Chen, Jianmin Wang, Mingsheng Long
• Abstract要約: ディープラーニングにおける分類と回帰設定の両面でのデータ効率の向上を目標とする。 両世界の力を生かすために,我々は新しいX-モデルを提案する。 X-モデルは、特徴抽出器とタスク固有のヘッドの間でミニマックスゲームを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.55482897452417
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To mitigate the burden of data labeling, we aim at improving data efficiency for both classification and regression setups in deep learning. However, the current focus is on classification problems while rare attention has been paid to deep regression, which usually requires more human effort to labeling. Further, due to the intrinsic difference between categorical and continuous label space, the common intuitions for classification, e.g., cluster assumptions or pseudo labeling strategies, cannot be naturally adapted into deep regression. To this end, we first delved into the existing data-efficient methods in deep learning and found that they either encourage invariance to data stochasticity (e.g., consistency regularization under different augmentations) or model stochasticity (e.g., difference penalty for predictions of models with different dropout). To take the power of both worlds, we propose a novel X-model by simultaneously encouraging the invariance to {data stochasticity} and {model stochasticity}. Further, the X-model plays a minimax game between the feature extractor and task-specific heads to further enhance the invariance to model stochasticity. Extensive experiments verify the superiority of the X-model among various tasks, from a single-value prediction task of age estimation to a dense-value prediction task of keypoint localization, a 2D synthetic, and a 3D realistic dataset, as well as a multi-category object recognition task.
• Abstract（参考訳）: データラベリングの負担を軽減するため,ディープラーニングにおける分類設定と回帰設定の両方において,データ効率の向上を目指す。 しかし、現在の焦点は分類問題であり、ラベル付けにより多くの人的労力を必要とする深い回帰に対して、稀な注意が払われている。 さらに、分類空間と連続ラベル空間の間に本質的な違いがあるため、分類のための共通の直観、例えばクラスター仮定や擬似ラベル戦略は、深い回帰に自然に適用できない。 この目的のために、我々はまず、ディープラーニングにおける既存のデータ効率のよい手法を考察し、データ確率性(例えば、異なる拡張条件の下での一貫性の規則化)やモデル確率性(例えば、異なるドロップアウトを持つモデルの予測に対する差分ペナルティ)への不変性を促進するかを発見した。 両世界の力を生かし,データ確率性とモデル確率性への不変性を同時に促進する新しいX-モデルを提案する。 さらに、X-モデルは、特徴抽出器とタスク固有ヘッドとの間にミニマックスゲームを行い、モデル確率性への不変性をさらに強化する。 広範囲な実験により、年齢推定の単値予測タスクからキーポイント位置推定の高密度予測タスク、2d合成と3dリアルデータセット、マルチカテゴリオブジェクト認識タスクまで、様々なタスクにおけるx-モデルの優位性が検証された。

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