論文の概要: Meta Cross-Modal Hashing on Long-Tailed Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.04086v1
• Date: Sun, 7 Nov 2021 13:31:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-10 05:30:11.904830
• Title: Meta Cross-Modal Hashing on Long-Tailed Data
• Title（参考訳）: ロングテールデータに対するメタクロスモーダルハッシュ
• Authors: Runmin Wang, Guoxian Yu, Carlotta Domeniconi, Xiangliang Zhang
• Abstract要約: マルチモーダルデータの近接探索のために、クロスモーダルハッシュが広く研究されている。 本稿では,メタラーニングに基づくクロスモーダルハッシュ法を提案する。 長い尾を持つデータセットの実験では、MetaCMHは最先端の手法よりもはるかに優れたパフォーマンスを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.64367056699699
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Due to the advantage of reducing storage while speeding up query time on big heterogeneous data, cross-modal hashing has been extensively studied for approximate nearest neighbor search of multi-modal data. Most hashing methods assume that training data is class-balanced.However, in practice, real world data often have a long-tailed distribution. In this paper, we introduce a meta-learning based cross-modal hashing method (MetaCMH) to handle long-tailed data. Due to the lack of training samples in the tail classes, MetaCMH first learns direct features from data in different modalities, and then introduces an associative memory module to learn the memory features of samples of the tail classes. It then combines the direct and memory features to obtain meta features for each sample. For samples of the head classes of the long tail distribution, the weight of the direct features is larger, because there are enough training data to learn them well; while for rare classes, the weight of the memory features is larger. Finally, MetaCMH uses a likelihood loss function to preserve the similarity in different modalities and learns hash functions in an end-to-end fashion. Experiments on long-tailed datasets show that MetaCMH performs significantly better than state-of-the-art methods, especially on the tail classes.
• Abstract（参考訳）: 大規模な不均一なデータに対するクエリ時間を短縮しながらストレージを削減できる利点により、マルチモーダルデータの近接探索のために、クロスモーダルハッシュが広く研究されている。 ほとんどのハッシュ手法では、トレーニングデータはクラスバランスであると仮定しているが、実際には現実世界のデータはしばしばロングテール分布を持つ。 本稿では,ロングテールデータを扱うメタラーニングベースのクロスモーダルハッシュ手法(metacmh)を提案する。 テールクラスでのトレーニングサンプルの欠如により、metacmhはまず異なるモダリティのデータから直接的な特徴を学習し、その後、テールクラスのサンプルのメモリ特性を学習するための連想メモリモジュールを導入する。 次に、ダイレクトとメモリの機能を組み合わせて、各サンプルのメタ機能を得る。 ロングテール分布のヘッドクラスのサンプルでは、学習に十分なトレーニングデータがあるため、直接特徴の重みが大きくなるが、希少クラスではメモリ特徴の重みが大きくなる。 最後に、MetaCMHは確率損失関数を用いて異なるモードで類似性を保ち、エンドツーエンドでハッシュ関数を学習する。 ロングテールデータセットの実験では、metacmhは最先端のメソッド、特にテールクラスよりもかなり優れたパフォーマンスを示す。

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