論文の概要: Learning Unified Distance Metric Across Diverse Data Distributions with Parameter-Efficient Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08944v2
• Date: Sun, 19 Jan 2025 03:07:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:18:36.092222
• Title: Learning Unified Distance Metric Across Diverse Data Distributions with Parameter-Efficient Transfer Learning
• Title（参考訳）: パラメータ効率のよい移動学習による異種データ間の統一距離距離の学習
• Authors: Sungyeon Kim, Donghyun Kim, Suha Kwak,
• Abstract要約: メトリック学習における一般的なプラクティスは、データセット毎に埋め込みモデルをトレーニングし、テストすることである。 このデータセット固有のアプローチは、複数の異種データの分散を含む実世界のシナリオをシミュレートすることができない。 距離距離を統一的に学習するUML(Unified Metric Learning)と呼ばれる新しいメトリック学習パラダイムについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.349282242221065
• License:
• Abstract: A common practice in metric learning is to train and test an embedding model for each dataset. This dataset-specific approach fails to simulate real-world scenarios that involve multiple heterogeneous distributions of data. In this regard, we explore a new metric learning paradigm, called Unified Metric Learning (UML), which learns a unified distance metric capable of capturing relations across multiple data distributions. UML presents new challenges, such as imbalanced data distribution and bias towards dominant distributions. These issues cause standard metric learning methods to fail in learning a unified metric. To address these challenges, we propose Parameter-efficient Unified Metric leArning (PUMA), which consists of a pre-trained frozen model and two additional modules, stochastic adapter and prompt pool. These modules enable to capture dataset-specific knowledge while avoiding bias towards dominant distributions. Additionally, we compile a new unified metric learning benchmark with a total of 8 different datasets. PUMA outperforms the state-of-the-art dataset-specific models while using about 69 times fewer trainable parameters.
• Abstract（参考訳）: メトリック学習における一般的なプラクティスは、データセット毎に埋め込みモデルをトレーニングし、テストすることである。 このデータセット固有のアプローチは、複数の異種データの分散を含む実世界のシナリオをシミュレートすることができない。 そこで本研究では,複数のデータ分布にまたがる関係を捉えることができる統一距離計量を学習する,UML(Unified Metric Learning)と呼ばれる新しい距離学習パラダイムについて検討する。 UMLは、不均衡なデータ分布や支配的な分布に対するバイアスなど、新しい課題を提示します。 これらの問題により、標準メートル法学習法は統一メートル法学習時に失敗する。 これらの課題に対処するために,事前学習したフリーズモデルと,確率的アダプタとプロンプトプールの2つの追加モジュールからなるパラメータ効率の高い統一メトリックルアーニング(PUMA)を提案する。 これらのモジュールは、支配的な分布へのバイアスを避けながら、データセット固有の知識をキャプチャすることを可能にする。 さらに、合計8つの異なるデータセットを持つ新しい統合されたメトリック学習ベンチマークをコンパイルする。 PUMAは、トレーニング可能なパラメータの約69分の1を使用して、最先端のデータセット特化モデルを上回っている。

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