論文の概要: DUEL: Duplicate Elimination on Active Memory for Self-Supervised Class-Imbalanced Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08963v1
• Date: Wed, 14 Feb 2024 06:09:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-15 16:44:40.871876
• Title: DUEL: Duplicate Elimination on Active Memory for Self-Supervised Class-Imbalanced Learning
• Title（参考訳）: DUEL:自己教師型クラス不均衡学習におけるアクティブメモリの重複排除
• Authors: Won-Seok Choi, Hyundo Lee, Dong-Sig Han, Junseok Park, Heeyeon Koo and Byoung-Tak Zhang
• Abstract要約: 新たなフレームワークであるDuplicate Elimination(DUEL)の自己教師付き事前学習におけるアクティブなデータフィルタリングプロセスを提案する。 このフレームワークは、人間のワーキングメモリにインスパイアされたアクティブメモリを統合し、メモリ内のデータの多様性を測定する特異性情報を導入する。 最も重複したデータを新しいサンプルに置き換えるDUELポリシは、メモリ内の特異性情報を強化し、クラス不均衡を軽減することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.717868805172323
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Recent machine learning algorithms have been developed using well-curated datasets, which often require substantial cost and resources. On the other hand, the direct use of raw data often leads to overfitting towards frequently occurring class information. To address class imbalances cost-efficiently, we propose an active data filtering process during self-supervised pre-training in our novel framework, Duplicate Elimination (DUEL). This framework integrates an active memory inspired by human working memory and introduces distinctiveness information, which measures the diversity of the data in the memory, to optimize both the feature extractor and the memory. The DUEL policy, which replaces the most duplicated data with new samples, aims to enhance the distinctiveness information in the memory and thereby mitigate class imbalances. We validate the effectiveness of the DUEL framework in class-imbalanced environments, demonstrating its robustness and providing reliable results in downstream tasks. We also analyze the role of the DUEL policy in the training process through various metrics and visualizations.
• Abstract（参考訳）: 最近の機械学習アルゴリズムは、十分なコストとリソースを必要とする十分なデータセットを使用して開発されている。 一方で、生データの直接使用は、しばしば頻繁に発生するクラス情報への過剰フィットにつながる。 コスト効率のよいクラス不均衡に対処するために,我々は,自己教師付き事前学習中のアクティブデータフィルタリングプロセスを提案する。 このフレームワークは、人間のワーキングメモリにインスパイアされたアクティブメモリを統合し、メモリ内のデータの多様性を測定する特徴情報を導入し、特徴抽出器とメモリの両方を最適化する。 最も重複したデータを新しいサンプルに置き換えるDUELポリシは、メモリ内の特異性情報を強化し、クラス不均衡を軽減することを目的としている。 我々は,クラス不均衡環境におけるデュエルフレームワークの有効性を検証し,その頑健性を示し,下流タスクにおいて信頼性の高い結果を提供する。 また,トレーニングプロセスにおけるDUELポリシーの役割を,様々なメトリクスや可視化を通じて分析する。

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