論文の概要: Parametric Classification for Generalized Category Discovery: A Baseline Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11727v4
• Date: Fri, 15 Dec 2023 13:53:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 19:43:26.644788
• Title: Parametric Classification for Generalized Category Discovery: A Baseline Study
• Title（参考訳）: 一般化カテゴリー発見のためのパラメトリック分類:基礎的検討
• Authors: Xin Wen, Bingchen Zhao, Xiaojuan Qi
• Abstract要約: Generalized Category Discovery (GCD)は、ラベル付きサンプルから学習した知識を用いて、ラベルなしデータセットで新しいカテゴリを発見することを目的としている。 パラメトリック分類器の故障を調査し,高品質な監視が可能であった場合の過去の設計選択の有効性を検証し,信頼性の低い疑似ラベルを重要課題として同定する。 エントロピー正規化の利点を生かし、複数のGCDベンチマークにおける最先端性能を実現し、未知のクラス数に対して強いロバスト性を示す、単純で効果的なパラメトリック分類法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.73212959385387
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generalized Category Discovery (GCD) aims to discover novel categories in unlabelled datasets using knowledge learned from labelled samples. Previous studies argued that parametric classifiers are prone to overfitting to seen categories, and endorsed using a non-parametric classifier formed with semi-supervised k-means. However, in this study, we investigate the failure of parametric classifiers, verify the effectiveness of previous design choices when high-quality supervision is available, and identify unreliable pseudo-labels as a key problem. We demonstrate that two prediction biases exist: the classifier tends to predict seen classes more often, and produces an imbalanced distribution across seen and novel categories. Based on these findings, we propose a simple yet effective parametric classification method that benefits from entropy regularisation, achieves state-of-the-art performance on multiple GCD benchmarks and shows strong robustness to unknown class numbers. We hope the investigation and proposed simple framework can serve as a strong baseline to facilitate future studies in this field. Our code is available at: https://github.com/CVMI-Lab/SimGCD.
• Abstract（参考訳）: Generalized Category Discovery (GCD)は、ラベル付きサンプルから学習した知識を用いて、ラベルなしデータセットで新しいカテゴリを発見することを目的としている。 従来の研究では、パラメトリック分類器は見られるカテゴリーに過度に適合する傾向があり、半教師付きk平均で形成された非パラメトリック分類器を用いて支持されている。 そこで本研究では,パラメトリック分類器の故障を調査し,高品質な監視が可能な場合の設計選択の有効性を検証し,信頼性の低い擬似ラベルを鍵となる問題として同定する。 2つの予測バイアスが存在することを実証する: 分類器は、見かけのクラスをより頻繁に予測し、見るものや斬新なカテゴリーにまたがる不均衡な分布を生み出す傾向がある。 これらの結果に基づき,エントロピー正規化の恩恵を受け,複数のgcdベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し,未知のクラス数に対して強い堅牢性を示す,単純かつ効果的なパラメトリック分類法を提案する。 この研究と提案されたシンプルな枠組みが,今後の研究を促進するための強力な基盤となることを願っている。 私たちのコードは、https://github.com/CVMI-Lab/SimGCDで利用可能です。

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