論文の概要: ProcSim: Proxy-based Confidence for Robust Similarity Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00668v1
• Date: Wed, 1 Nov 2023 17:17:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 12:54:36.910379
• Title: ProcSim: Proxy-based Confidence for Robust Similarity Learning
• Title（参考訳）: ProcSim:ロバスト類似学習のためのプロキシベースの信頼
• Authors: Oriol Barbany, Xiaofan Lin, Muhammet Bastan, Arnab Dhua
• Abstract要約: 一般的なベンチマークデータセットには多くの間違ったラベルが含まれており、DMLメソッドはそれらに影響を受けやすいことを示す。 現実的なノイズの効果を研究するために、データセット内のクラスのオントロジーを作成し、それを意味論的に一貫性のあるラベル付けミスをシミュレートする。 頑健なDMLモデルをトレーニングするために,クラス代表に対して正規化距離を用いて各サンプルに信頼スコアを割り当てるフレームワークであるProcSimを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6963971634605796
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep Metric Learning (DML) methods aim at learning an embedding space in which distances are closely related to the inherent semantic similarity of the inputs. Previous studies have shown that popular benchmark datasets often contain numerous wrong labels, and DML methods are susceptible to them. Intending to study the effect of realistic noise, we create an ontology of the classes in a dataset and use it to simulate semantically coherent labeling mistakes. To train robust DML models, we propose ProcSim, a simple framework that assigns a confidence score to each sample using the normalized distance to its class representative. The experimental results show that the proposed method achieves state-of-the-art performance on the DML benchmark datasets injected with uniform and the proposed semantically coherent noise.
• Abstract（参考訳）: ディープメトリック学習(dml)の手法は、入力の固有の意味的類似性と距離が密接な関係にある埋め込み空間を学習することを目的としている。 以前の研究では、人気のあるベンチマークデータセットには多くの間違ったラベルが含まれていることが示されており、DMLメソッドはそれらに影響を受けやすい。 現実的なノイズの影響を研究するため、データセット内のクラスのオントロジーを作成し、意味的に一貫性のあるラベルミスをシミュレートします。 頑健なDMLモデルをトレーニングするために,クラス代表に対する正規化距離を用いて各サンプルに信頼スコアを割り当てるシンプルなフレームワークであるProcSimを提案する。 実験結果から,提案手法は,一様および意味的整合性雑音を注入したDMLベンチマークデータセットの最先端性能を実現する。

関連論文リスト

• Downstream-Pretext Domain Knowledge Traceback for Active Learning [138.02530777915362]
  本稿では、下流知識と事前学習指導のデータ相互作用をトレースするダウンストリーム・プレテキスト・ドメイン知識トレース(DOKT)手法を提案する。 DOKTは、トレースバックの多様性指標とドメインベースの不確実性推定器から構成される。 10のデータセットで行った実験は、我々のモデルが他の最先端の手法よりも優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-20T01:34:13Z)
• Relation Modeling and Distillation for Learning with Noisy Labels [4.556974104115929]
  本稿では,自己教師型学習を通して,サンプル間の関係をモデル化する関係モデリングと蒸留の枠組みを提案する。 提案手法は,ノイズの多いデータに対する識別表現を学習し,既存の手法よりも優れた性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T01:47:27Z)
• Anchor-aware Deep Metric Learning for Audio-visual Retrieval [11.675472891647255]
  Metric Learningは、基礎となるデータ構造を捕捉し、オーディオ・ビジュアル・クロスモーダル検索(AV-CMR)のようなタスクの性能を向上させることを目的としている。 近年の研究では、トレーニング中に埋め込み空間から影響のあるデータポイントを選択するためのサンプリング手法が採用されている。 しかし、トレーニングデータポイントの不足のため、モデルトレーニングはスペースを完全に探索することができない。 本稿では,この課題に対処するために,AADML(Anchor-aware Deep Metric Learning)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-21T22:44:44Z)
• Querying Easily Flip-flopped Samples for Deep Active Learning [63.62397322172216]
  アクティブラーニング(英: Active Learning)は、ラベルのないデータを戦略的に選択してクエリすることで、モデルの性能を向上させることを目的とした機械学習パラダイムである。 効果的な選択戦略の1つはモデルの予測の不確実性に基づくもので、サンプルがどの程度情報的であるかの尺度として解釈できる。 本稿では,予測されたラベルの不一致の最小確率として,最小不一致距離(LDM)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-18T08:12:23Z)
• Variational Self-Supervised Contrastive Learning Using Beta Divergence [0.0]
  本稿では,データノイズに対して頑健な自己教師付き学習手法を提案する。 顔理解領域における多ラベルデータセットを用いた線形評価と微調整シナリオを含む厳密な実験により,提案手法の有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-05T17:21:38Z)
• Meta Objective Guided Disambiguation for Partial Label Learning [44.05801303440139]
  メタ客観的ガイド型曖昧化(MoGD)を用いたラベル学習のための新しい枠組みを提案する。 MoGDは、小さな検証セットでメタ目標を解くことで、候補ラベルから基底トラスラベルを復元することを目的としている。 提案手法は,通常のSGDを用いた様々なディープネットワークを用いて容易に実装できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-26T06:48:01Z)
• Adaptive neighborhood Metric learning [184.95321334661898]
  適応的近傍距離距離学習(ANML)という新しい距離距離距離距離距離距離学習アルゴリズムを提案する。 ANMLは線形埋め込みと深層埋め込みの両方を学ぶのに使うことができる。 本手法で提案するemphlog-exp平均関数は,深層学習手法をレビューするための新たな視点を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-20T17:26:37Z)
• Adaptive Hierarchical Similarity Metric Learning with Noisy Labels [138.41576366096137]
  適応的階層的類似度メトリック学習法を提案する。 ノイズに敏感な2つの情報、すなわち、クラスワイドのばらつきとサンプルワイドの一貫性を考える。 提案手法は,現在の深層学習手法と比較して,最先端の性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-29T02:12:18Z)
• MAML is a Noisy Contrastive Learner [72.04430033118426]
  モデルに依存しないメタラーニング(MAML)は、今日では最も人気があり広く採用されているメタラーニングアルゴリズムの1つである。 我々は、MAMLの動作メカニズムに対する新たな視点を提供し、以下に示すように、MAMLは、教師付きコントラスト目的関数を用いたメタラーナーに類似している。 このような干渉を軽減するため, 単純だが効果的な手法であるゼロ化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-29T12:52:26Z)
• Meta-Learned Confidence for Few-shot Learning [60.6086305523402]
  数ショットのメトリックベースのアプローチのための一般的なトランスダクティブ推論手法は、最も確実なクエリ例の平均で、各クラスのプロトタイプを更新することである。 本稿では,各クエリの信頼度をメタラーニングして,ラベルのないクエリに最適な重みを割り当てる手法を提案する。 4つのベンチマークデータセットに対してメタ学習の信頼度で、少数ショットの学習モデルを検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-27T10:22:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。