論文の概要: Student Collaboration Improves Self-Supervised Learning: Dual-Loss Adaptive Masked Autoencoder for Brain Cell Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05194v1
• Date: Tue, 10 May 2022 22:32:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-13 09:30:20.944206
• Title: Student Collaboration Improves Self-Supervised Learning: Dual-Loss Adaptive Masked Autoencoder for Brain Cell Image Analysis
• Title（参考訳）: 学生コラボレーションによる自己監督型学習の改善:脳細胞画像解析のためのデュアルロス適応型マスケードオートエンコーダ
• Authors: Son T. Ly, Bai Lin, Hung Q. Vo, Dragan Maric, Badri Roysam, and Hien V. Nguyen
• Abstract要約: 自己教師付き学習は、大量のバイオメディカルデータと限られたアノテーションで学ぶための実践的なソリューションである。 本研究は,情報理論の観点から構築した自己教師型Dual-Loss Adaptive Masked Autoencoder (DAMA) アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-supervised learning leverages the underlying data structure as the source of the supervisory signal without the need for human annotation effort. This approach offers a practical solution to learning with a large amount of biomedical data and limited annotation. Unlike other studies exploiting data via multi-view (e.g., augmented images), this study presents a self-supervised Dual-Loss Adaptive Masked Autoencoder (DAMA) algorithm established from the viewpoint of the information theory. Specifically, our objective function maximizes the mutual information by minimizing the conditional entropy in pixel-level reconstruction and feature-level regression. We further introduce an adaptive mask sampling strategy to maximize mutual information. We conduct extensive experiments on brain cell images to validate the proposed method. DAMA significantly outperforms both state-of-the-art self-supervised and supervised methods on brain cells data and demonstrates competitive result on ImageNet-1k. Code: https://github.com/hula-ai/DAM A
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習は、人間のアノテーションを使わずに監督信号のソースとして基盤となるデータ構造を利用する。 このアプローチは、大量のバイオメディカルデータと限られたアノテーションで学習する実践的なソリューションを提供する。 マルチビューによるデータ活用(例:拡張画像)の他の研究と異なり、情報理論の観点から確立した自己教師付きデュアルロス適応マスクオートエンコーダ(dama)アルゴリズムを提案する。 特に,目的関数は,画素レベル再構成と特徴レベル回帰の条件エントロピーを最小化し,相互情報を最大化する。 さらに,相互情報を最大化するための適応マスクサンプリング戦略を導入する。 提案手法を検証するため,脳細胞画像の広範な実験を行った。 DAMAは、最先端の自己監督法と脳細胞データに対する監督法の両方を著しく上回り、ImageNet-1k上での競争結果を示す。 コード:https://github.com/hula-ai/DA MA

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