論文の概要: Spacing Loss for Discovering Novel Categories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10595v1
• Date: Fri, 22 Apr 2022 09:37:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-25 19:28:04.220338
• Title: Spacing Loss for Discovering Novel Categories
• Title（参考訳）: 新たなカテゴリ発見のためのスペーシング損失
• Authors: K J Joseph, Sujoy Paul, Gaurav Aggarwal, Soma Biswas, Piyush Rai, Kai Han, Vineeth N Balasubramanian
• Abstract要約: 新たなクラスディスカバリ(NCD)は、マシンラーニングモデルがラベルのないデータからインスタンスを意味的にグループ化する、学習パラダイムである。 まず,ラベル付きデータとラベルなしデータを併用する必要があるかどうかに基づいて,既存のNCD手法を1段階および2段階の手法に特徴付ける。 多次元スケーリングのキューを用いて、潜在空間における分離性を強制する単純で強力な損失関数を考案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.52222295216062
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Novel Class Discovery (NCD) is a learning paradigm, where a machine learning model is tasked to semantically group instances from unlabeled data, by utilizing labeled instances from a disjoint set of classes. In this work, we first characterize existing NCD approaches into single-stage and two-stage methods based on whether they require access to labeled and unlabeled data together while discovering new classes. Next, we devise a simple yet powerful loss function that enforces separability in the latent space using cues from multi-dimensional scaling, which we refer to as Spacing Loss. Our proposed formulation can either operate as a standalone method or can be plugged into existing methods to enhance them. We validate the efficacy of Spacing Loss with thorough experimental evaluation across multiple settings on CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets.
• Abstract（参考訳）: 新たなクラスディスカバリ(英: Novel Class Discovery、NCD)は、学習パラダイムである。機械学習モデルでは、不連続なクラスの集合からラベル付きインスタンスを利用することにより、ラベル付きデータからインスタンスを意味的にグループ化する。 本研究では,ラベル付きデータとラベルなしデータとを併用して新しいクラスを発見できるかどうかに基づいて,既存のncdアプローチを1段階と2段階のメソッドに特徴付ける。 次に、多次元スケーリングの手がかりを用いて、潜在空間における分離性を強制する単純かつ強力な損失関数を考案し、これをスペーシングロスと呼ぶ。 提案する定式化はスタンドアロンのメソッドとして動作するか,あるいは既存のメソッドにプラグインして拡張することができる。 CIFAR-10 と CIFAR-100 データセットの複数の設定に対して徹底的な実験評価を行い,スペーシング損失の有効性を検証した。

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