論文の概要: Non-generative Generalized Zero-shot Learning via Task-correlated
Disentanglement and Controllable Samples Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05335v2
- Date: Sun, 13 Mar 2022 08:19:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-15 11:24:32.629769
- Title: Non-generative Generalized Zero-shot Learning via Task-correlated
Disentanglement and Controllable Samples Synthesis
- Title（参考訳）: タスク関連アンタングルメントと制御可能なサンプル合成による非生成的一般化ゼロショット学習
- Authors: Yaogong Feng, Xiaowen Huang, Pengbo Yang, Jian Yu, Jitao Sang
- Abstract要約: これらの問題に対処する非生成モデルを提案する。
また、「Few-shot Seen Class and Zero-shot Unseen Class Learning」(FSZU)という新しいZSLタスクを定式化した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.34562156468408
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Synthesizing pseudo samples is currently the most effective way to solve the
Generalized Zero Shot Learning (GZSL) problem. Most models achieve competitive
performance but still suffer from two problems: (1) Feature confounding, the
overall representations confound task-correlated and task-independent features,
and existing models disentangle them in a generative way, but they are
unreasonable to synthesize reliable pseudo samples with limited samples; (2)
Distribution uncertainty, that massive data is needed when existing models
synthesize samples from the uncertain distribution, which causes poor
performance in limited samples of seen classes. In this paper, we propose a
non-generative model to address these problems correspondingly in two modules:
(1) Task-correlated feature disentanglement, to exclude the task-correlated
features from task-independent ones by adversarial learning of domain adaption
towards reasonable synthesis; (2) Controllable pseudo sample synthesis, to
synthesize edge-pseudo and center-pseudo samples with certain characteristics
towards more diversity generated and intuitive transfer. In addation, to
describe the new scene that is the limit seen class samples in the training
process, we further formulate a new ZSL task named the 'Few-shot Seen class and
Zero-shot Unseen class learning' (FSZU). Extensive experiments on four
benchmarks verify that the proposed method is competitive in the GZSL and the
FSZU tasks.
- Abstract（参考訳）: 擬似サンプルの合成は、現在、一般化ゼロショット学習(GZSL)問題を解決する最も効果的な方法である。
Most models achieve competitive performance but still suffer from two problems: (1) Feature confounding, the overall representations confound task-correlated and task-independent features, and existing models disentangle them in a generative way, but they are unreasonable to synthesize reliable pseudo samples with limited samples; (2) Distribution uncertainty, that massive data is needed when existing models synthesize samples from the uncertain distribution, which causes poor performance in limited samples of seen classes.
本稿では,タスク関連特徴のゆがみ(タスク関連特徴のゆがみ)とタスク関連特徴(タスク関連特徴のゆがみ)を,ドメイン適応の合理的な合成への逆習学習(ドメイン適応の逆習学習)と,エッジ擬似サンプル合成(エッジ擬似サンプル合成)とセンター擬似サンプル合成(センター擬似サンプル合成)の2つのモジュールで対応付ける非生成モデルを提案する。
加えて、トレーニングプロセスで見られるクラスサンプルの制限である新しいシーンを記述するために、「Few-shot Seen class and Zero-shot Unseen class learning」(FSZU)という新しいZSLタスクを定式化する。
4つのベンチマークにおいて、提案手法がGZSLとFSZUタスクで競合することを確認した。
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