論文の概要: Leveraging Angular Information Between Feature and Classifier for Long-tailed Learning: A Prediction Reformulation Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01565v1
• Date: Sat, 3 Dec 2022 07:52:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 16:56:46.254946
• Title: Leveraging Angular Information Between Feature and Classifier for Long-tailed Learning: A Prediction Reformulation Approach
• Title（参考訳）: 長文学習における特徴と分類器間の角情報活用--予測再編成アプローチ
• Authors: Haoxuan Wang and Junchi Yan
• Abstract要約: 分類器の重みを再バランスすることなく、包含角度で認識確率を再構成する。 予測形式再構成の性能向上に着想を得て, この角度予測の異なる特性について検討する。 CIFAR10/100-LT と ImageNet-LT を事前学習することなく、ピアメソッド間で最高の性能を得ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.77858044524544
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks still struggle on long-tailed image datasets, and one of the reasons is that the imbalance of training data across categories leads to the imbalance of trained model parameters. Motivated by the empirical findings that trained classifiers yield larger weight norms in head classes, we propose to reformulate the recognition probabilities through included angles without re-balancing the classifier weights. Specifically, we calculate the angles between the data feature and the class-wise classifier weights to obtain angle-based prediction results. Inspired by the performance improvement of the predictive form reformulation and the outstanding performance of the widely used two-stage learning framework, we explore the different properties of this angular prediction and propose novel modules to improve the performance of different components in the framework. Our method is able to obtain the best performance among peer methods without pretraining on CIFAR10/100-LT and ImageNet-LT. Source code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、長い尾のイメージデータセットに苦戦している。その理由の1つは、カテゴリ間のトレーニングデータの不均衡が、トレーニングされたモデルパラメータの不均衡につながることである。 頭部クラスにおいて,訓練された分類器がより大きな重量規範をもたらすという経験的知見に動機づけられ,分類器重みを再バランスすることなく,包含角度を通じて認識確率を再構成することを提案する。 具体的には,データ特徴量とクラス別分類器重みの角度を計算し,角度に基づく予測結果を得る。 予測形式改革の性能向上と広く使われている2段階学習フレームワークの卓越した性能に触発されて,この角度予測の異なる特性を探求し,フレームワーク内の異なるコンポーネントのパフォーマンスを改善するための新しいモジュールを提案する。 CIFAR10/100-LT と ImageNet-LT を事前学習することなく、ピアメソッド間で最高の性能を得ることができる。 ソースコードは公開される予定だ。

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