Fugu-MT 論文翻訳(概要): Mutual Information-based Generalized Category Discovery

論文の概要: Mutual Information-based Generalized Category Discovery

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00334v1
Date: Thu, 1 Dec 2022 07:41:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-02 16:13:01.549120
Title: Mutual Information-based Generalized Category Discovery
Title（参考訳）: 相互情報に基づく一般化カテゴリー発見
Authors: Florent Chiaroni, Jose Dolz, Ziko Imtiaz Masud, Amar Mitiche, Ismail Ben Ayed
Abstract要約: 本稿では,一般化カテゴリー発見(GCD)問題に対する情報最大化手法を提案する。具体的には,特徴量とラベル間の相互情報を評価するパラメトリックな損失関数群を探索する。また,ラベルなし集合のクラス数を推定するElbow Maximumid-Shift (EMaCS) 手法も導入する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.373038652827788
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce an information-maximization approach for the Generalized Category Discovery (GCD) problem. Specifically, we explore a parametric family of loss functions evaluating the mutual information between the features and the labels, and find automatically the one that maximizes the predictive performances. Furthermore, we introduce the Elbow Maximum Centroid-Shift (EMaCS) technique, which estimates the number of classes in the unlabeled set. We report comprehensive experiments, which show that our mutual information-based approach (MIB) is both versatile and highly competitive under various GCD scenarios. The gap between the proposed approach and the existing methods is significant, more so when dealing with fine-grained classification problems. Our code: \url{https://github.com/fchiaroni/Mutual-Information-Based-GCD}.
Abstract（参考訳）: 一般化カテゴリ発見(gcd)問題に対する情報最大化手法を提案する。具体的には,特徴量とラベル間の相互情報を評価するパラメトリックな損失関数群を探索し,予測性能を最大化する機能を自動的に見つける。さらに,ラベルなし集合のクラス数を推定するElbow Maximum Centroid-Shift (EMaCS)技術を導入する。我々の相互情報ベースアプローチ(MIB)は多様なGCDシナリオにおいて多目的かつ高い競争力を持つことを示す総合的な実験を報告する。提案手法と既存手法とのギャップは重要であり,細粒度分類問題を扱う場合にはより重要となる。コード: \url{https://github.com/fchiaroni/Mutual-Information-Based-GCD}。

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