論文の概要: Collaborative Image Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11907v1
• Date: Fri, 21 Oct 2022 12:13:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 15:21:33.732558
• Title: Collaborative Image Understanding
• Title（参考訳）: 協調的画像理解
• Authors: Koby Bibas, Oren Sar Shalom, Dietmar Jannach
• Abstract要約: 我々は,新しい画像の分類プロセスを改善するために,協調的な情報を活用することができることを示す。 電子商取引とソーシャルメディアのデータセットに関する一連の実験は、協調的な信号を考えることで、画像分類の主要なタスクのパフォーマンスが最大9.1%向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5174379874002435
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatically understanding the contents of an image is a highly relevant problem in practice. In e-commerce and social media settings, for example, a common problem is to automatically categorize user-provided pictures. Nowadays, a standard approach is to fine-tune pre-trained image models with application-specific data. Besides images, organizations however often also collect collaborative signals in the context of their application, in particular how users interacted with the provided online content, e.g., in forms of viewing, rating, or tagging. Such signals are commonly used for item recommendation, typically by deriving latent user and item representations from the data. In this work, we show that such collaborative information can be leveraged to improve the classification process of new images. Specifically, we propose a multitask learning framework, where the auxiliary task is to reconstruct collaborative latent item representations. A series of experiments on datasets from e-commerce and social media demonstrates that considering collaborative signals helps to significantly improve the performance of the main task of image classification by up to 9.1%.
• Abstract（参考訳）: 画像の内容を自動的に理解することは、実際には非常に関連する問題である。 例えば、eコマースやソーシャルメディアの設定では、ユーザーが提供する画像を自動的に分類するのが一般的な問題である。 現在、標準的なアプローチは、アプリケーション固有のデータで事前学習されたイメージモデルを微調整する。 イメージ以外にも、アプリケーションのコンテキスト、特にユーザが提供されたオンラインコンテンツ(例えば、視聴、レーティング、タグ付けなど)とどのようにやり取りしたか、といったコラボレーティブなシグナルも収集することが多い。 このような信号は一般的にアイテムレコメンデーションに使われ、通常は潜在ユーザとデータからアイテム表現を導出する。 本研究では,新しい画像の分類プロセスを改善するために,このような協調情報を活用できることを示す。 具体的には,協調的潜在項目表現の再構築を補助タスクとするマルチタスク学習フレームワークを提案する。 電子商取引とソーシャルメディアのデータセットに関する一連の実験は、協調的な信号を考えることで、画像分類の主要なタスクのパフォーマンスが最大9.1%向上することを示した。

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