論文の概要: Label distribution learning via label correlation grid

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08184v1
• Date: Sat, 15 Oct 2022 03:58:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 20:02:43.436354
• Title: Label distribution learning via label correlation grid
• Title（参考訳）: ラベル相関グリッドによるラベル分布学習
• Authors: Qimeng Guo, Zhuoran Zheng, Xiuyi Jia, Liancheng Xu
• Abstract要約: ラベル関係の不確かさをモデル化するための textbfLabel textbfCorrelation textbfGrid (LCG) を提案する。 我々のネットワークはLCGを学習し、各インスタンスのラベル分布を正確に推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.340734188957727
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Label distribution learning can characterize the polysemy of an instance through label distributions. However, some noise and uncertainty may be introduced into the label space when processing label distribution data due to artificial or environmental factors. To alleviate this problem, we propose a \textbf{L}abel \textbf{C}orrelation \textbf{G}rid (LCG) to model the uncertainty of label relationships. Specifically, we compute a covariance matrix for the label space in the training set to represent the relationships between labels, then model the information distribution (Gaussian distribution function) for each element in the covariance matrix to obtain an LCG. Finally, our network learns the LCG to accurately estimate the label distribution for each instance. In addition, we propose a label distribution projection algorithm as a regularization term in the model training process. Extensive experiments verify the effectiveness of our method on several real benchmarks.
• Abstract（参考訳）: ラベル分布学習は、ラベル分布を介してインスタンスのポリセミーを特徴付けることができる。 しかし, 人工的・環境的要因によるラベル分布データを処理する場合には, ラベル空間にノイズや不確実性が生じうる。 この問題を緩和するために,ラベル関係の不確かさをモデル化する \textbf{l}abel \textbf{c}orrelation \textbf{g}rid (lcg) を提案する。 具体的には,ラベル間の関係を表現するためのトレーニングセット内のラベル空間の共分散行列を計算し,共分散行列の各要素に対する情報分布(ガウス分布関数)をモデル化してLCGを得る。 最後に,ネットワークはLCGを学習し,各インスタンスのラベル分布を正確に推定する。 さらに,モデル学習過程における正規化項としてラベル分布投影アルゴリズムを提案する。 大規模実験により,本手法の有効性が検証された。

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