論文の概要: Generalization Bounds for Set-to-Set Matching with Negative Sampling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12991v1
- Date: Sat, 25 Feb 2023 05:05:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-28 19:34:56.212439
- Title: Generalization Bounds for Set-to-Set Matching with Negative Sampling
- Title（参考訳）: 負サンプリングによるセット対セットマッチングの一般化境界
- Authors: Masanari Kimura
- Abstract要約: 近年,セット・ツー・セット・マッチング(set-to-set matching)という2つの要素のマッチングの問題に大きな注目を集めている。
本稿では,そのタスクにおけるモデルの振る舞いを明らかにするために,セット・ツー・セットマッチングにおける一般化誤差解析を実行することを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3859169601259347
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The problem of matching two sets of multiple elements, namely set-to-set
matching, has received a great deal of attention in recent years. In
particular, it has been reported that good experimental results can be obtained
by preparing a neural network as a matching function, especially in complex
cases where, for example, each element of the set is an image. However,
theoretical analysis of set-to-set matching with such black-box functions is
lacking. This paper aims to perform a generalization error analysis in
set-to-set matching to reveal the behavior of the model in that task.
- Abstract（参考訳）: 集合から集合へのマッチングという2つの要素のマッチングの問題は近年大きな注目を集めている。
特に、特に集合の各要素が画像であるような複雑な場合において、ニューラルネットワークをマッチング関数として作成することにより、良好な実験結果が得られることが報告されている。
しかし、そのようなブラックボックス関数とのセット・ツー・セットマッチングの理論解析は欠如している。
本稿では,そのタスクにおけるモデルの振る舞いを明らかにするために,セット・ツー・セットマッチングにおける一般化誤差解析を実行することを目的とする。
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