論文の概要: Learning Prototype Classifiers for Long-Tailed Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00491v2
• Date: Mon, 5 Jun 2023 13:58:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 03:18:11.921541
• Title: Learning Prototype Classifiers for Long-Tailed Recognition
• Title（参考訳）: 長期音声認識のための学習プロトタイプ分類器
• Authors: Saurabh Sharma, Yongqin Xian, Ning Yu, Ambuj Singh
• Abstract要約: 距離からプロトタイプまでの確率スコアに基づいて,平均的クロスエントロピー損失を最小化するプロトタイプを共同で学習するプロトタイプ分類器を提案する。 本分析は,プロトタイプ分類器で学習したプロトタイプが経験的セントロイドよりも分離されていることを示す。 4つの長尾認識ベンチマークの結果、プロトタイプ分類器は最先端の手法に匹敵するか、同等であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.36167187657728
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The problem of long-tailed recognition (LTR) has received attention in recent years due to the fundamental power-law distribution of objects in the real-world. Most recent works in LTR use softmax classifiers that have a tendency to correlate classifier norm with the amount of training data for a given class. On the other hand, Prototype classifiers do not suffer from this shortcoming and can deliver promising results simply using Nearest-Class-Mean (NCM), a special case where prototypes are empirical centroids. However, the potential of Prototype classifiers as an alternative to softmax in LTR is relatively underexplored. In this work, we propose Prototype classifiers, which jointly learn prototypes that minimize average cross-entropy loss based on probability scores from distances to prototypes. We theoretically analyze the properties of Euclidean distance based prototype classifiers that leads to stable gradient-based optimization which is robust to outliers. We further enhance Prototype classifiers by learning channel-dependent temperature parameters to enable independent distance scales along each channel. Our analysis shows that prototypes learned by Prototype classifiers are better separated than empirical centroids. Results on four long-tailed recognition benchmarks show that Prototype classifier outperforms or is comparable to the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: ロングテール認識(ltr、long-tailed recognition)の問題は、現実の世界における物体の基本的なパワーロー分布のために近年注目を集めている。 LTRの最近の研究は、あるクラスに対するトレーニングデータの量と分類器ノルムを関連付ける傾向にあるソフトマックス分類器を使用している。 一方、プロトタイプ分類器は、この欠点に悩まされず、プロトタイプが経験的なセントロイドである特別なケースであるNearest-Class-Mean (NCM)を用いて、有望な結果を提供できる。 しかし、LTRにおけるソフトマックスの代替としてプロトタイプ分類器のポテンシャルは比較的過小評価されている。 本研究では,距離からプロトタイプまでの確率スコアに基づいて,平均エントロピー損失を最小化するプロトタイプを共同学習するプロトタイプ分類器を提案する。 ユークリッド距離に基づくプロトタイプ分類器の特性を理論的に解析し、安定な勾配に基づく最適化を実現する。 さらに,チャネルに依存した温度パラメータを学習することにより,各チャネルに沿った独立した距離スケールを実現する。 本分析は,プロトタイプ分類器で学習したプロトタイプが経験的セントロイドよりも分離されていることを示す。 4つの長尾認識ベンチマークの結果、プロトタイプ分類器は最先端の手法に匹敵する性能を示した。

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