Fugu-MT 論文翻訳(概要): Supervised Contrastive Regression

論文の概要: Supervised Contrastive Regression

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01189v1
Date: Mon, 3 Oct 2022 19:00:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-05 13:06:00.399004
Title: Supervised Contrastive Regression
Title（参考訳）: コントラスト回帰の監督
Authors: Kaiwen Zha, Peng Cao, Yuzhe Yang, Dina Katabi
Abstract要約: SupCRは、ターゲット距離に基づいてサンプルを互いに対比することで回帰認識表現を学ぶフレームワークである。コンピュータビジョン、人間とコンピュータのインタラクション、ヘルスケアにまたがる5つの実世界の回帰データセットを用いた実験は、SupCRが最先端のパフォーマンスを達成することを示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 29.270346554874227
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep regression models typically learn in an end-to-end fashion and do not explicitly try to learn a regression-aware representation. Their representations tend to be fragmented and fail to capture the continuous nature of regression tasks. In this paper, we propose Supervised Contrastive Regression (SupCR), a framework that learns a regression-aware representation by contrasting samples against each other based on their target distance. SupCR is orthogonal to existing regression models, and can be used in combination with such models to improve performance. Extensive experiments using five real-world regression datasets that span computer vision, human-computer interaction, and healthcare show that using SupCR achieves the state-of-the-art performance and consistently improves prior regression baselines on all datasets, tasks, and input modalities. SupCR also improves robustness to data corruptions, resilience to reduced training data, performance on transfer learning, and generalization to unseen targets.
Abstract（参考訳）: 深い回帰モデルは一般的にエンドツーエンドで学習し、回帰認識表現を明示的に学習しようとはしない。彼らの表現は断片化され、回帰タスクの連続的な性質を捉えられない傾向にある。本稿では,対象距離に基づいてサンプルを互いに対比することで回帰認識表現を学習するフレームワークであるSupervised Contrastive Regression (SupCR)を提案する。 supcrは既存の回帰モデルと直交し、そのようなモデルと組み合わせて性能を向上させることができる。コンピュータビジョン、人間とコンピュータのインタラクション、ヘルスケアにまたがる5つの実世界の回帰データセットを用いた大規模な実験は、SupCRの使用が最先端のパフォーマンスを実現し、すべてのデータセット、タスク、入力モダリティの事前回帰ベースラインを一貫して改善していることを示している。 supcrはまた、データの破損に対する堅牢性、トレーニングデータの削減に対するレジリエンス、転送学習のパフォーマンス、目に見えないターゲットへの一般化も改善している。

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