論文の概要: Vanishing Component Analysis with Contrastive Normalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16171v1
• Date: Thu, 27 Oct 2022 07:59:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 17:25:43.832881
• Title: Vanishing Component Analysis with Contrastive Normalization
• Title（参考訳）: コントラスト正規化による消滅成分分析
• Authors: Ryosuke Masuya, Yuichi Ike and Hiroshi Kera
• Abstract要約: 消滅成分分析は、サンプルの消滅イデアルの近似生成器を計算する。 近年の研究では、近似発電機の正規化が重要な役割を担っていることが示されている。 本稿では, VCA の逆正規化手法を提案し, 生成元を対象試料に固定し, 変換サンプルに正規化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.133136338850781
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vanishing component analysis (VCA) computes approximate generators of vanishing ideals of samples, which are further used for extracting nonlinear features of the samples. Recent studies have shown that normalization of approximate generators plays an important role and different normalization leads to generators of different properties. In this paper, inspired by recent self-supervised frameworks, we propose a contrastive normalization method for VCA, where we impose the generators to vanish on the target samples and to be normalized on the transformed samples. We theoretically show that a contrastive normalization enhances the discriminative power of VCA, and provide the algebraic interpretation of VCA under our normalization. Numerical experiments demonstrate the effectiveness of our method. This is the first study to tailor the normalization of approximate generators of vanishing ideals to obtain discriminative features.
• Abstract（参考訳）: 消滅成分分析(VCA)は、サンプルの消失理想の近似生成器を計算し、サンプルの非線形特徴の抽出にさらに使用される。 近年の研究では、近似ジェネレータの正規化が重要な役割を担い、異なる正規化が異なる性質のジェネレータにつながることが示されている。 本稿では,近年の自己監督型フレームワークに着想を得て,VCAの逆正規化手法を提案する。 理論的には、対照的な正規化はVCAの識別力を高め、VCAの正規化の下での代数的解釈を提供する。 数値実験により本手法の有効性が示された。 これは、イデアルの近似生成子の正規化を調整し、識別的特徴を得るための最初の研究である。

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