論文の概要: Support-Set Context Matters for Bongard Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03468v2
• Date: Sun, 01 Dec 2024 00:09:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 16:56:53.042344
• Title: Support-Set Context Matters for Bongard Problems
• Title（参考訳）: ボナード問題に対するサポートセットコンテキスト
• Authors: Nikhil Raghuraman, Adam W. Harley, Leonidas Guibas,
• Abstract要約: ボナード問題(英: Bongard problem)とは、正負のイメージと負のイメージの集合から抽象的な「概念」を導出する必要があるIQテストの一種である。 現在の機械学習手法は、IQテストの一種であるボンガード問題を解くのに苦労している。 従来の作業よりも大幅に向上し,Bongard-LOGOとBongard-HOIの精度が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.996325307599679
• License:
• Abstract: Current machine learning methods struggle to solve Bongard problems, which are a type of IQ test that requires deriving an abstract "concept" from a set of positive and negative "support" images, and then classifying whether or not a new query image depicts the key concept. On Bongard-HOI, a benchmark for natural-image Bongard problems, most existing methods have reached at best 69% accuracy (where chance is 50%). Low accuracy is often attributed to neural nets' lack of ability to find human-like symbolic rules. In this work, we point out that many existing methods are forfeiting accuracy due to a much simpler problem: they do not adapt image features given information contained in the support set as a whole, and rely instead on information extracted from individual supports. This is a critical issue, because the "key concept" in a typical Bongard problem can often only be distinguished using multiple positives and multiple negatives. We explore simple methods to incorporate this context and show substantial gains over prior works, leading to new state-of-the-art accuracy on Bongard-LOGO (75.3%) and Bongard-HOI (76.4%) compared to methods with equivalent vision backbone architectures and strong performance on the original Bongard problem set (60.8%).
• Abstract（参考訳）: 現在の機械学習手法では、正負の"サポート"イメージから抽象的な"概念"を導出し、新しいクエリイメージが鍵となる概念を表現しているかどうかを分類する必要があるIQテストの一種であるボンガードの問題を解決するのに苦労している。 自然像のボナード問題のベンチマークであるBongard-HOIでは、ほとんどの既存の手法が69%の精度(確率50%)に達している。 低い精度は、ニューラルネットが人間のようなシンボリックルールを見つける能力の欠如に起因していることが多い。 本研究は,既存の多くの手法が,サポートセットに含まれる所定の情報に適応せず,個々のサポートから抽出した情報に依存するという,より単純な問題により精度を低下させていることを指摘する。 典型的なボンガード問題における「鍵概念」は、しばしば複数の正と複数の負で区別される。 我々は、この文脈を取り入れた単純な手法を探究し、ボナード-LOGO (75.3%) とボンガード-HOI (76.4%) の最先端の精度を、同等の視覚バックボーンアーキテクチャを持つ手法と、オリジナルのボナード問題セット (60.8%) の強い性能と比較した。

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