論文の概要: Multi-view Feature Extraction based on Dual Contrastive Head

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03932v1
• Date: Wed, 8 Feb 2023 08:13:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-09 16:56:22.242126
• Title: Multi-view Feature Extraction based on Dual Contrastive Head
• Title（参考訳）: デュアルコントラストヘッドを用いた多視点特徴抽出
• Authors: Hongjie Zhang
• Abstract要約: デュアルコントラストヘッドに基づく新しいマルチビュー特徴抽出法を提案する。 サンプルレベルCLベースの手法に構造レベルのコントラスト損失を導入する。 6つの実データセットの数値実験により,提案手法の優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4467794332678539
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-view feature extraction is an efficient approach for alleviating the issue of dimensionality in highdimensional multi-view data. Contrastive learning (CL), which is a popular self-supervised learning method, has recently attracted considerable attention. Most CL-based methods were constructed only from the sample level. In this study, we propose a novel multiview feature extraction method based on dual contrastive head, which introduce structural-level contrastive loss into sample-level CL-based method. Structural-level CL push the potential subspace structures consistent in any two cross views, which assists sample-level CL to extract discriminative features more effectively. Furthermore, it is proven that the relationships between structural-level CL and mutual information and probabilistic intraand inter-scatter, which provides the theoretical support for the excellent performance. Finally, numerical experiments on six real datasets demonstrate the superior performance of the proposed method compared to existing methods.
• Abstract（参考訳）: マルチビュー特徴抽出は,高次元多視点データにおける次元性の問題を軽減するための効率的な手法である。 自己教師あり学習法であるコントラスト学習(cl)が近年注目されている。 ほとんどのCL法はサンプルレベルからのみ構築された。 本研究では,サンプルレベルcl法に構造レベルのコントラスト損失を導入する,デュアルコントラストヘッドに基づく新しいマルチビュー特徴抽出法を提案する。 構造レベルCLは、潜在的な部分空間構造を任意の2つの交差ビューに整合させ、サンプルレベルCLがより効果的に識別的特徴を抽出するのを助ける。 さらに, 構造レベルのclと相互情報の関係と, 高い性能を理論的に支援する確率的内・間散乱の関係が証明された。 最後に,6つの実データを用いた数値実験により,提案手法が従来の手法よりも優れた性能を示す。

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