論文の概要: Full Kullback-Leibler-Divergence Loss for Hyperparameter-free Label Distribution Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02055v1
• Date: Mon, 5 Sep 2022 17:01:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-07 14:38:13.649362
• Title: Full Kullback-Leibler-Divergence Loss for Hyperparameter-free Label Distribution Learning
• Title（参考訳）: ハイパーパラメータフリーなラベル分布学習のためのフルクレルバック・リーブラ・ディバージェンス損失
• Authors: Maurice G\"under, Nico Piatkowski, Christian Bauckhage
• Abstract要約: ラベル分布学習(LDL)の概念は、分類と回帰問題を安定化させる手法である。 主な考え方は、ラベル分布とその期待値の合同回帰である。 Kullback-Leiblerの発散によって完全に定義されるDLDLの損失関数を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0745536448480326
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The concept of Label Distribution Learning (LDL) is a technique to stabilize classification and regression problems with ambiguous and/or imbalanced labels. A prototypical use-case of LDL is human age estimation based on profile images. Regarding this regression problem, a so called Deep Label Distribution Learning (DLDL) method has been developed. The main idea is the joint regression of the label distribution and its expectation value. However, the original DLDL method uses loss components with different mathematical motivation and, thus, different scales, which is why the use of a hyperparameter becomes necessary. In this work, we introduce a loss function for DLDL whose components are completely defined by Kullback-Leibler (KL) divergences and, thus, are directly comparable to each other without the need of additional hyperparameters. It generalizes the concept of DLDL with regard to further use-cases, in particular for multi-dimensional or multi-scale distribution learning tasks.
• Abstract（参考訳）: ラベル分布学習(LDL)の概念は、曖昧なラベルや不均衡なラベルによる分類と回帰問題を安定化させる手法である。 LDLの原型的ユースケースは、プロファイル画像に基づく人間の年齢推定である。 この回帰問題に関して、Deep Label Distribution Learning (DLDL) と呼ばれる手法を開発した。 主な考え方は、ラベル分布とその期待値の合同回帰である。 しかし, 従来のDLDL法では, 数学的モチベーションの異なる損失成分を用いており, スケールが異なるため, ハイパーパラメータの使用が必要となる。 本稿では,KL(Kullback-Leibler)の発散によって完全に定義されるDLDLの損失関数を導入する。 dldlの概念を、特に多次元または多スケールの分布学習タスクにおいて、さらなるユースケースに関して一般化する。

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