論文の概要: Low-Resource Music Genre Classification with Cross-Modal Neural Model
Reprogramming
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01317v2
- Date: Fri, 28 Apr 2023 05:19:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-01 17:28:54.519067
- Title: Low-Resource Music Genre Classification with Cross-Modal Neural Model
Reprogramming
- Title（参考訳）: クロスモーダルニューラルモデルによる低リソース音楽ジャンル分類
- Authors: Yun-Ning Hung, Chao-Han Huck Yang, Pin-Yu Chen, Alexander Lerch
- Abstract要約: ニューラルモデル再プログラミング(NMR)の概念に基づく低リソース(音楽)分類のための事前学習モデルを活用する新しい手法を提案する。
NMRは、凍結した事前学習モデルの入力を変更することにより、ソースドメインからターゲットドメインへの事前学習モデルの再取得を目指している。
実験結果から,大規模データセットに事前学習したニューラルモデルは,この再プログラミング手法を用いて,音楽ジャンルの分類に成功できることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 129.4950757742912
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Transfer learning (TL) approaches have shown promising results when handling
tasks with limited training data. However, considerable memory and
computational resources are often required for fine-tuning pre-trained neural
networks with target domain data. In this work, we introduce a novel method for
leveraging pre-trained models for low-resource (music) classification based on
the concept of Neural Model Reprogramming (NMR). NMR aims at re-purposing a
pre-trained model from a source domain to a target domain by modifying the
input of a frozen pre-trained model. In addition to the known,
input-independent, reprogramming method, we propose an advanced reprogramming
paradigm: Input-dependent NMR, to increase adaptability to complex input data
such as musical audio. Experimental results suggest that a neural model
pre-trained on large-scale datasets can successfully perform music genre
classification by using this reprogramming method. The two proposed
Input-dependent NMR TL methods outperform fine-tuning-based TL methods on a
small genre classification dataset.
- Abstract（参考訳）: 伝達学習(TL)アプローチは、限られたトレーニングデータでタスクを処理する際に有望な結果を示している。
しかし、トレーニング済みのニューラルネットワークをターゲットのドメインデータで微調整するためには、かなりのメモリと計算資源が必要とされることが多い。
本稿では,ニューラル・モデル・リプログラミング(NMR)の概念に基づく低リソース(音楽)分類のための事前学習モデルを活用する新しい手法を提案する。
NMRは、凍結した事前学習モデルの入力を変更することにより、ソースドメインからターゲットドメインへの事前学習モデルの再取得を目指している。
入力非依存のリプログラミング手法に加えて、音楽オーディオなどの複雑な入力データへの適応性を高めるために、入力依存nmrという高度なリプログラミングパラダイムを提案する。
実験結果から,大規模データセットに事前学習したニューラルモデルは,この再プログラミング手法を用いて,音楽ジャンルの分類に成功できることが示唆された。
2つの入力依存型NMR TL法は、小さなジャンル分類データセット上で微調整型TL法より優れている。
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