論文の概要: Transferable Deep Metric Learning for Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06523v1
• Date: Mon, 13 Feb 2023 17:09:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-14 14:43:46.903793
• Title: Transferable Deep Metric Learning for Clustering
• Title（参考訳）: クラスタリングのための転送可能なDeep Metric Learning
• Authors: Simo Alami.C, Rim Kaddah, Jesse Read
• Abstract要約: 高い空間におけるクラスタリングは難しい作業であり、通常の次元距離のメトリクスは次元性の呪いの下ではもはや適切ではないかもしれない。 ラベル付きデータセットでメトリクスを学習し、異なるデータセットにそれを適用できることを示します。 少数のラベル付きトレーニングデータセットと浅いネットワークを使用しながら、最先端技術と競合する結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2762298148425795
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Clustering in high dimension spaces is a difficult task; the usual distance metrics may no longer be appropriate under the curse of dimensionality. Indeed, the choice of the metric is crucial, and it is highly dependent on the dataset characteristics. However a single metric could be used to correctly perform clustering on multiple datasets of different domains. We propose to do so, providing a framework for learning a transferable metric. We show that we can learn a metric on a labelled dataset, then apply it to cluster a different dataset, using an embedding space that characterises a desired clustering in the generic sense. We learn and test such metrics on several datasets of variable complexity (synthetic, MNIST, SVHN, omniglot) and achieve results competitive with the state-of-the-art while using only a small number of labelled training datasets and shallow networks.
• Abstract（参考訳）: 高次元空間におけるクラスタリングは難しい作業であり、通常の距離メトリクスは次元性の呪いの下ではもはや適切ではないかもしれない。 実際、メートル法の選択は極めて重要であり、データセットの特徴に大きく依存している。 しかし、単一のメトリックを使用して、異なるドメインの複数のデータセットでクラスタリングを正しく実行することができる。 転送可能なメトリックを学習するためのフレームワークを提供することを提案する。 ラベル付きデータセットでメトリクスを学習し、それを異なるデータセットをクラスタ化するために適用できることを、一般的な意味で望ましいクラスタ化を特徴付ける埋め込み空間を使って示します。 変動複雑性のいくつかのデータセット(合成、MNIST、SVHN、omniglot)でそのようなメトリクスを学び、少数のラベル付きトレーニングデータセットと浅いネットワークを使用して最先端技術と競合する結果を得る。

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