論文の概要: SLOSH: Set LOcality Sensitive Hashing via Sliced-Wasserstein Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05872v1
• Date: Sat, 11 Dec 2021 00:10:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-18 16:23:36.552689
• Title: SLOSH: Set LOcality Sensitive Hashing via Sliced-Wasserstein Embeddings
• Title（参考訳）: SLOSH:スライスワッセルシュタイン埋め込みによる局所感性ハッシュの設定
• Authors: Yuzhe Lu, Xinran Liu, Andrea Soltoggio, Soheil Kolouri
• Abstract要約: 本稿では,ANN (Non-parametric and data-independent learning from set-structured data using almost near neighbor (ANN) solutions。 Sliced-Wasserstein set embedding as a computerly efficient "set-2-vector" mechanism that possible downstream ANN。 本稿では,SLOSH (Set-LOcality Sensitive Hashing) と呼ばれるアルゴリズムの有効性を,様々なデータセットで示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.916058638077274
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning from set-structured data is an essential problem with many applications in machine learning and computer vision. This paper focuses on non-parametric and data-independent learning from set-structured data using approximate nearest neighbor (ANN) solutions, particularly locality-sensitive hashing. We consider the problem of set retrieval from an input set query. Such retrieval problem requires: 1) an efficient mechanism to calculate the distances/dissimilarities between sets, and 2) an appropriate data structure for fast nearest neighbor search. To that end, we propose Sliced-Wasserstein set embedding as a computationally efficient "set-2-vector" mechanism that enables downstream ANN, with theoretical guarantees. The set elements are treated as samples from an unknown underlying distribution, and the Sliced-Wasserstein distance is used to compare sets. We demonstrate the effectiveness of our algorithm, denoted as Set-LOcality Sensitive Hashing (SLOSH), on various set retrieval datasets and compare our proposed embedding with standard set embedding approaches, including Generalized Mean (GeM) embedding/pooling, Featurewise Sort Pooling (FSPool), and Covariance Pooling and show consistent improvement in retrieval results. The code for replicating our results is available here: \href{https://github.com/mint-vu/SLOSH}{https://github.com/mint-vu/SLOSH}.
• Abstract（参考訳）: 集合構造データからの学習は、機械学習とコンピュータビジョンの多くの応用において重要な問題である。 本稿では, 近接近傍(ANN)ソリューション, 特に局所性に敏感なハッシュを用いた, 集合構造データからの非パラメトリックおよびデータ非依存学習に焦点を当てた。 入力集合クエリから集合を抽出する問題を考察する。 このような検索問題には 1)集合間の距離/相違を効率的に計算する機構 2) 高速近接探索に適したデータ構造 そこで本研究では,sliced-wasserstein set embeddedを計算効率の良い"set-2-vector"機構として提案する。 集合要素は未知の基底分布からサンプルとして扱われ、スライス・ヴァッサーシュタイン距離を用いて集合を比較する。 本研究では,様々な集合検索データセット上で,slosh(set-locality sensitive hashing)と呼ばれるアルゴリズムの有効性を実証し,一般化平均/プール,fspool(featurewise sort pooling),共分散プーリング(covariance pooling)などの標準組込み手法と比較し,結果の一貫した改善を示す。 結果を複製するコードは以下の通りである。 \href{https://github.com/mint-vu/SLOSH}{https://github.com/mint-vu/SLOSH}。

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