論文の概要: Feature-Balanced Loss for Long-Tailed Visual Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10772v1
• Date: Thu, 18 May 2023 07:30:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 16:22:27.813242
• Title: Feature-Balanced Loss for Long-Tailed Visual Recognition
• Title（参考訳）: 長尾視覚認識における特徴バランス損失
• Authors: Mengke Li, Yiu-ming Cheung, Juyong Jiang
• Abstract要約: 深層ニューラルネットワークは、トレーニングデータが長期化されている場合、しばしばパフォーマンス劣化に悩まされる。 本稿では,特徴空間から長鎖問題に対処し,特徴バランス損失を提案する。 複数の人気のあるロングテール認識ベンチマークの実験は、特徴バランスの取れた損失が最先端の手法と比較して優れた性能向上を達成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.974139534723825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks frequently suffer from performance degradation when the training data is long-tailed because several majority classes dominate the training, resulting in a biased model. Recent studies have made a great effort in solving this issue by obtaining good representations from data space, but few of them pay attention to the influence of feature norm on the predicted results. In this paper, we therefore address the long-tailed problem from feature space and thereby propose the feature-balanced loss. Specifically, we encourage larger feature norms of tail classes by giving them relatively stronger stimuli. Moreover, the stimuli intensity is gradually increased in the way of curriculum learning, which improves the generalization of the tail classes, meanwhile maintaining the performance of the head classes. Extensive experiments on multiple popular long-tailed recognition benchmarks demonstrate that the feature-balanced loss achieves superior performance gains compared with the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークは、トレーニングデータがロングテールの場合、多くのクラスがトレーニングを支配し、偏りのあるモデルになるため、しばしばパフォーマンス低下に苦しむ。 近年の研究では、データ空間から良好な表現を得ることでこの問題の解決に尽力しているが、予測結果に対する特徴規範の影響に注意を払う人は少ない。 そこで本稿では,特徴空間からの長期化問題に対処し,特徴バランス損失を提案する。 具体的には、比較的強い刺激を与えることで、テールクラスのより大きな特徴規範を奨励する。 さらに,本科の成績を保ちながら,学級の一般化を向上させるカリキュラム学習の過程で,刺激強度が徐々に高まっていく。 複数の一般的なlong-tailed recognitionベンチマークでの広範な実験は、機能バランスの損失が最先端の手法よりも優れたパフォーマンス向上を達成していることを示している。

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