論文の概要: Reasoning for Complex Data through Ensemble-based Self-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03126v1
• Date: Mon, 7 Feb 2022 13:08:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-08 16:37:43.318808
• Title: Reasoning for Complex Data through Ensemble-based Self-Supervised Learning
• Title（参考訳）: 自己組織化学習による複雑なデータの推論
• Authors: Gabriel Bertocco, Ant\^onio The\'ofilo, Fernanda Andal\'o and Anderson Rocha
• Abstract要約: 最近の研究は、基礎となるクラスが意味的に大きな違いがある場合、印象的な結果を示している。 一般的な自己教師付き学習手法は、クラスがより近いセマンティクスを持つ場合、識別的特徴を学習できない。 本稿では,この課題に対処し,異なるクラスからのサンプルが顕著に多様性がない場合でも,ラベルのないデータから学習できるようにする戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.49763012201429
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervised learning deals with problems that have little or no available labeled data. Recent work has shown impressive results when underlying classes have significant semantic differences. One important dataset in which this technique thrives is ImageNet, as intra-class distances are substantially lower than inter-class distances. However, this is not the case for several critical tasks, and general self-supervised learning methods fail to learn discriminative features when classes have closer semantics, thus requiring more robust strategies. We propose a strategy to tackle this problem, and to enable learning from unlabeled data even when samples from different classes are not prominently diverse. We approach the problem by leveraging a novel ensemble-based clustering strategy where clusters derived from different configurations are combined to generate a better grouping for the data samples in a fully-unsupervised way. This strategy allows clusters with different densities and higher variability to emerge, which in turn reduces intra-class discrepancies, without requiring the burden of finding an optimal configuration per dataset. We also consider different Convolutional Neural Networks to compute distances between samples. We refine these distances by performing context analysis and group them to capture complementary information. We consider two applications to validate our pipeline: Person Re-Identification and Text Authorship Verification. These are challenging applications considering that classes are semantically close to each other and that training and test sets have disjoint identities. Our method is robust across different modalities and outperforms state-of-the-art results with a fully-unsupervised solution without any labeling or human intervention.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習は、利用可能なラベル付きデータが少ないか全くない問題を扱う。 最近の研究は、基礎となるクラスが意味的に大きな違いがある場合、印象的な結果を示している。 このテクニックが繁栄する重要なデータセットの1つはimagenetであり、クラス内距離はクラス間距離よりもかなり低い。 しかし、これはいくつかの重要なタスクには当てはまり、クラスがより密接なセマンティクスを持つ場合、一般的な自己教師付き学習手法では識別的特徴を学習できないため、より堅牢な戦略が必要である。 そこで本研究では,異なるクラスからのサンプルが顕著に多様でない場合でも,ラベルなしデータからの学習を可能にする手法を提案する。 本研究では,異なる構成から派生したクラスタを組み合わせ,完全教師なしの方法でデータサンプルのより優れたグループ化を実現する,新しいアンサンブルベースのクラスタリング戦略を活用することで,この問題に対処する。 この戦略により、データセット毎に最適な設定を見つける必要がなくなることなく、異なる密度と高い可変性を持つクラスタが出現し、クラス内の不一致を低減できる。 また、サンプル間の距離を計算するために異なる畳み込みニューラルネットワークも検討する。 コンテキスト分析を行い,それらをグループ化し,補完的情報を取り込むことにより,これらの距離を洗練する。 私たちは、パイプラインを検証するための2つのアプリケーションについて検討しています。 これらは、クラスが意味的に互いに近く、トレーニングとテストセットが不一致のアイデンティティを持つことを考えると、難しいアプリケーションである。 提案手法は異なるモダリティにまたがって頑健であり,ラベル付けや人間の介入なしに完全に教師なしのソリューションで最先端の結果を上回っている。

関連論文リスト

• Annotation-Efficient Polyp Segmentation via Active Learning [45.59503015577479]
  アノテーション効率の良いポリプセグメンテーションのための深層能動的学習フレームワークを提案する。 実際に,ポリプの予測マップと背景領域の類似性を調べることで,各試料の不確実性を測定する。 提案手法は,パブリックデータセットと大規模社内データセットの双方において,競合相手と比較して,最先端性能を実現していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T12:25:17Z)
• Tackling Diverse Minorities in Imbalanced Classification [80.78227787608714]
  不均衡データセットは、様々な現実世界のアプリケーションで一般的に見られ、分類器の訓練において重要な課題が提示されている。 マイノリティクラスとマイノリティクラスの両方のデータサンプルを混合することにより、反復的に合成サンプルを生成することを提案する。 提案するフレームワークの有効性を,7つの公開ベンチマークデータセットを用いて広範な実験により実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T18:48:34Z)
• Large-scale Fully-Unsupervised Re-Identification [78.47108158030213]
  大規模未ラベルデータから学ぶための2つの戦略を提案する。 第1の戦略は、近傍関係に違反することなく、それぞれのデータセットサイズを減らすために、局所的な近傍サンプリングを行う。 第2の戦略は、低時間上限の複雑さを持ち、メモリの複雑さを O(n2) から O(kn) に k n で還元する新しい再帰的手法を利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-26T16:19:19Z)
• Deep Metric Learning Assisted by Intra-variance in A Semi-supervised View of Learning [0.0]
  ディープ・メトリック・ラーニングは、異なるクラスのサンプルが互いに遠く離れているのに対して、同じクラスのサンプルが互いに近い埋め込み空間を構築することを目的としている。 本稿では,従来の教師付き深度学習のためのクラス内分散学習スキームの半教師付きビューを提供する自己教師付き生成支援ランキングフレームワークを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-21T13:30:32Z)
• Voxel-wise Adversarial Semi-supervised Learning for Medical Image Segmentation [4.489713477369384]
  医用画像セグメンテーションのための新しい対向学習に基づく半教師付きセグメンテーション手法を提案する。 本手法では,複数の階層から局所的特徴とグローバルな特徴を埋め込んで,複数のクラス間のコンテキスト関係を学習する。 左心房(シングルクラス)とマルチオーガニックデータセット(マルチクラス)のイメージセグメンテーションにおける、最先端の半教師あり学習手法よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-14T06:57:19Z)
• The Group Loss++: A deeper look into group loss for deep metric learning [65.19665861268574]
  グループ損失 (Group Loss) は、グループの全サンプルに埋め込まれた類似性を強制する微分可能なラベルプロパゲーション法に基づく損失関数である。 4つのデータセットでクラスタリングと画像検索の最先端結果を示し、2人の再識別データセットで競合結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-04T14:09:58Z)
• Learning from Heterogeneous Data Based on Social Interactions over Graphs [58.34060409467834]
  本研究では,個別のエージェントが異なる次元のストリーミング特徴を観察しながら分類問題の解決を目指す分散アーキテクチャを提案する。 私たちはそれを示します。 戦略により、エージェントはこの高度に異質な環境下で一貫して学習することができる。 私たちはそれを示します。 戦略により、エージェントはこの高度に異質な環境下で一貫して学習することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-17T12:47:18Z)
• Clustering augmented Self-Supervised Learning: Anapplication to Land Cover Mapping [10.720852987343896]
  本稿では,自己教師型学習のためのクラスタリングに基づくプレテキストタスクを用いて,土地被覆マッピングの新しい手法を提案する。 社会的に関係のある2つのアプリケーションに対して,本手法の有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-16T19:35:43Z)
• Minimax Active Learning [61.729667575374606]
  アクティブラーニングは、人間のアノテーションによってラベル付けされる最も代表的なサンプルをクエリすることによって、ラベル効率の高いアルゴリズムを開発することを目指している。 現在のアクティブラーニング技術は、最も不確実なサンプルを選択するためにモデルの不確実性に頼るか、クラスタリングを使うか、最も多様なラベルのないサンプルを選択するために再構築する。 我々は,不確実性と多様性を両立させる半教師付きミニマックスエントロピーに基づく能動学習アルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-18T19:03:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。