論文の概要: Exploring Weight Balancing on Long-Tailed Recognition Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16573v2
• Date: Mon, 29 May 2023 13:21:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 10:56:33.315787
• Title: Exploring Weight Balancing on Long-Tailed Recognition Problem
• Title（参考訳）: ロングテール認識問題における重みバランスの検討
• Authors: Naoya Hasegawa, Issei Sato
• Abstract要約: 近年,クラスごとのサンプルサイズが大きめに歪められている長期データにおける認識問題の重要性が高まっている。 古典的正規化技術と2段階トレーニングを組み合わせた重みバランスが提案されている。 本研究では,各訓練段階における神経崩壊とコーン効果に着目した解析を行い,フィッシャーの識別率の増加に分解できることを見出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.157282476221482
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recognition problems in long-tailed data, where the sample size per class is heavily skewed, have recently gained importance because the distribution of the sample size per class in a dataset is generally exponential unless the sample size is intentionally adjusted. Various approaches have been devised to address these problems. Recently, weight balancing, which combines well-known classical regularization techniques with two-stage training, has been proposed. Despite its simplicity, it is known for its high performance against existing methods devised in various ways. However, there is a lack of understanding as to why this approach is effective for long-tailed data. In this study, we analyze the method focusing on neural collapse and cone effect at each training stage and find that it can be decomposed into the increase in Fisher's discriminant ratio of the feature extractor caused by weight decay and cross entropy loss and implicit logit adjustment caused by weight decay and class-balanced loss. Our analysis shows that the training method can be further simplified by reducing the number of training stages to one while increasing accuracy.
• Abstract（参考訳）: サンプルサイズが意図的に調整されない限り,データセット内のクラス毎のサンプルサイズ分布が一般的に指数関数的であるため,クラス毎のサンプルサイズが重く歪んだ長いデータにおける認識問題は近年重要になっている。 これらの問題に対処するために様々なアプローチが考案された。 近年,有名な古典的正規化手法と二段階訓練を組み合わせた重みバランスが提案されている。 その単純さにもかかわらず、様々な方法で考案された既存の手法に対する高い性能で知られている。 しかし、このアプローチが長期データに有効である理由については理解されていない。 本研究では,各訓練段階における神経崩壊と錐体効果に着目した手法を分析し,重量減少とクロスエントロピー損失による特徴抽出器のフィッシャーの判別比の増加と,体重減少とクラスバランス損失による暗黙のロジット調整に分解できることを見出した。 分析により,精度を高めつつ訓練段階の数を1つに減らすことにより,より簡便な訓練方法が得られた。

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