Fugu-MT 論文翻訳(概要): Advancing Deep Metric Learning Through Multiple Batch Norms And Multi-Targeted Adversarial Examples

論文の概要: Advancing Deep Metric Learning Through Multiple Batch Norms And Multi-Targeted Adversarial Examples

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16253v1
Date: Tue, 29 Nov 2022 14:41:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-30 15:17:40.331206
Title: Advancing Deep Metric Learning Through Multiple Batch Norms And Multi-Targeted Adversarial Examples
Title（参考訳）: 複数のバッチノルムとマルチターゲット逆数例によるディープメトリック学習の促進
Authors: Inderjeet Singh, Kazuya Kakizaki, Toshinori Araki
Abstract要約: 本稿では,DMLモデルの性能をクリーンなデータと複数の分布に追従する入力に対して同時に向上させるフレームワークMDPropを提案する。総合的な実験分析から,MDPropはクリーンデータ2.95%,リコール@1スコア2.12倍,異なる入力分布に対するロバスト性を示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.656366181951116
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep Metric Learning (DML) is a prominent field in machine learning with extensive practical applications that concentrate on learning visual similarities. It is known that inputs such as Adversarial Examples (AXs), which follow a distribution different from that of clean data, result in false predictions from DML systems. This paper proposes MDProp, a framework to simultaneously improve the performance of DML models on clean data and inputs following multiple distributions. MDProp utilizes multi-distribution data through an AX generation process while leveraging disentangled learning through multiple batch normalization layers during the training of a DML model. MDProp is the first to generate feature space multi-targeted AXs to perform targeted regularization on the training model's denser embedding space regions, resulting in improved embedding space densities contributing to the improved generalization in the trained models. From a comprehensive experimental analysis, we show that MDProp results in up to 2.95% increased clean data Recall@1 scores and up to 2.12 times increased robustness against different input distributions compared to the conventional methods.
Abstract（参考訳）: ディープ・メトリック・ラーニング(Deep Metric Learning, DML)は、視覚的類似性を学ぶことに集中する幅広い実践的応用を持つ機械学習の分野である。クリーンデータとは異なる分布に従うadversarial examples(axs)のような入力は、dmlシステムからの誤った予測をもたらすことが知られている。本稿では,DMLモデルの性能をクリーンデータと複数分布の入力で同時に向上するMDPropを提案する。 mdpropは、dmlモデルのトレーニング中に、複数のバッチ正規化層による不連続学習を活用しながら、ax生成プロセスを通じてマルチ分散データを利用する。 mdpropは、トレーニングモデルのより密な埋め込み空間領域をターゲットとした正規化を行うために、機能空間を多目的軸に生成した最初の例であり、訓練モデルの一般化に寄与する埋め込み空間密度の改善に寄与した。総合的な実験結果から,mdpropはクリーンデータリコール@1スコアを最大2.95%向上させ,従来の方法と比較して,異なる入力分布に対する頑健度を最大2.12倍向上させることを示した。

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