論文の概要: Piecewise-Linear Manifolds for Deep Metric Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14977v1
• Date: Fri, 22 Mar 2024 06:22:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 18:27:45.628941
• Title: Piecewise-Linear Manifolds for Deep Metric Learning
• Title（参考訳）: 深層学習のためのPiecewise-Linear Manifolds
• Authors: Shubhang Bhatnagar, Narendra Ahuja,
• Abstract要約: 教師なしの深度学習は、ラベルなしデータのみを使用して意味表現空間を学習することに焦点を当てる。 本稿では,各低次元線形片が点の小さな近傍でデータ多様体を近似して高次元データ多様体をモデル化することを提案する。 我々は、この類似度推定が、現在の最先端技術の類似度推定よりも基礎的真理と相関していることを実証的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.670873561640903
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised deep metric learning (UDML) focuses on learning a semantic representation space using only unlabeled data. This challenging problem requires accurately estimating the similarity between data points, which is used to supervise a deep network. For this purpose, we propose to model the high-dimensional data manifold using a piecewise-linear approximation, with each low-dimensional linear piece approximating the data manifold in a small neighborhood of a point. These neighborhoods are used to estimate similarity between data points. We empirically show that this similarity estimate correlates better with the ground truth than the similarity estimates of current state-of-the-art techniques. We also show that proxies, commonly used in supervised metric learning, can be used to model the piecewise-linear manifold in an unsupervised setting, helping improve performance. Our method outperforms existing unsupervised metric learning approaches on standard zero-shot image retrieval benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 無教師付き深度学習(UDML)は、ラベルなしデータのみを使用して意味表現空間を学習することに焦点を当てる。 この難しい問題は、ディープネットワークを監督するために使用されるデータポイント間の類似性を正確に推定する必要がある。 この目的のために,各低次元線形片が点の小さな近傍でデータ多様体を近似して高次元データ多様体を1次線形近似を用いてモデル化することを提案する。 これらの地区は、データポイント間の類似性を推定するために使用される。 我々は、この類似度推定が、現在の最先端技術の類似度推定よりも基礎的真理と相関していることを実証的に示す。 また,教師付き距離学習においてよく用いられるプロキシは,教師なし条件下での片方向線形多様体のモデル化に有効であり,性能向上に有効であることを示す。 本手法は、標準ゼロショット画像検索ベンチマークにおいて、既存の教師なしメトリック学習手法よりも優れている。

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