論文の概要: Curvature-Balanced Feature Manifold Learning for Long-Tailed Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12307v3
• Date: Sun, 14 Apr 2024 05:16:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 00:26:56.170415
• Title: Curvature-Balanced Feature Manifold Learning for Long-Tailed Classification
• Title（参考訳）: 長大な分類のための曲率ベース特徴マニフォールド学習
• Authors: Yanbiao Ma, Licheng Jiao, Fang Liu, Shuyuan Yang, Xu Liu, Lingling Li,
• Abstract要約: 尾のクラスは必ずしも学習が難しいわけではなく、サンプルバランスのデータセットでモデルバイアスが観測されていることを示す。 本稿では, 曲率バランスと平らな知覚多様体の学習を容易にするため, 曲率正規化を提案する。 我々の研究は、モデルバイアスに関する幾何学的分析の視点を開き、非長い尾とサンプルバランスのデータセットのモデルバイアスに注意を払うよう研究者に促す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.09505771145326
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To address the challenges of long-tailed classification, researchers have proposed several approaches to reduce model bias, most of which assume that classes with few samples are weak classes. However, recent studies have shown that tail classes are not always hard to learn, and model bias has been observed on sample-balanced datasets, suggesting the existence of other factors that affect model bias. In this work, we systematically propose a series of geometric measurements for perceptual manifolds in deep neural networks, and then explore the effect of the geometric characteristics of perceptual manifolds on classification difficulty and how learning shapes the geometric characteristics of perceptual manifolds. An unanticipated finding is that the correlation between the class accuracy and the separation degree of perceptual manifolds gradually decreases during training, while the negative correlation with the curvature gradually increases, implying that curvature imbalance leads to model bias. Therefore, we propose curvature regularization to facilitate the model to learn curvature-balanced and flatter perceptual manifolds. Evaluations on multiple long-tailed and non-long-tailed datasets show the excellent performance and exciting generality of our approach, especially in achieving significant performance improvements based on current state-of-the-art techniques. Our work opens up a geometric analysis perspective on model bias and reminds researchers to pay attention to model bias on non-long-tailed and even sample-balanced datasets. The code and model will be made public.
• Abstract（参考訳）: 長い尾の分類の課題に対処するために、研究者はモデルバイアスを減らすいくつかのアプローチを提案しており、そのほとんどはサンプルが少ないクラスが弱いクラスであると仮定している。 しかし、最近の研究では、テールクラスは必ずしも学習が困難ではないことが示されており、サンプルバランスのデータセットではモデルバイアスが観察されており、モデルバイアスに影響を与える他の要因の存在が示唆されている。 本研究では,深層ニューラルネットワークにおける知覚多様体の幾何的測定を体系的に提案し,また,知覚多様体の幾何学的特性が分類難易度および学習形態の知覚多様体の幾何学的特性に与える影響について検討する。 予想外の発見は、クラス精度と知覚多様体の分離度との相関が、トレーニング中に徐々に減少する一方で、曲率との負の相関が徐々に増加し、曲率の不均衡がモデルバイアスをもたらすことを意味する。 そこで本研究では, 曲率バランスと平らな知覚多様体の学習を容易にするために, 曲率正規化を提案する。 複数の長い尾のデータセットと非長い尾のデータセットの評価は、我々のアプローチの優れたパフォーマンスとエキサイティングな一般性を示している。 我々の研究は、モデルバイアスに関する幾何学的分析の視点を開き、非長い尾とサンプルバランスのデータセットのモデルバイアスに注意を払うよう研究者に促す。 コードとモデルは公開されます。

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