論文の概要: Potential Field Based Deep Metric Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18560v1
• Date: Tue, 28 May 2024 20:10:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 21:53:22.889495
• Title: Potential Field Based Deep Metric Learning
• Title（参考訳）: ポテンシャル場に基づくDeep Metric Learning
• Authors: Shubhang Bhatnagar, Narendra Ahuja,
• Abstract要約: ディープメトリック学習は、意味的に意味のある表現空間を学ぶためにネットワークを訓練する。 物理学における静電場に着想を得た新しい合成DMLモデルを提案する。 このような減衰は,クラス内変動が大きく,ラベルノイズも大きい実世界のデータセットの性能向上に有効であることを示す。
• 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: Deep metric learning (DML) involves training a network to learn a semantically meaningful representation space. Many current approaches mine n-tuples of examples and model interactions within each tuplets. We present a novel, compositional DML model, inspired by electrostatic fields in physics that, instead of in tuples, represents the influence of each example (embedding) by a continuous potential field, and superposes the fields to obtain their combined global potential field. We use attractive/repulsive potential fields to represent interactions among embeddings from images of the same/different classes. Contrary to typical learning methods, where mutual influence of samples is proportional to their distance, we enforce reduction in such influence with distance, leading to a decaying field. We show that such decay helps improve performance on real world datasets with large intra-class variations and label noise. Like other proxy-based methods, we also use proxies to succinctly represent sub-populations of examples. We evaluate our method on three standard DML benchmarks- Cars-196, CUB-200-2011, and SOP datasets where it outperforms state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: ディープ・メトリック・ラーニング(DML)は、意味的に意味のある表現空間を学ぶためにネットワークを訓練する。 現在の多くのアプローチは、各タプレット内の例とモデル相互作用のn-タプルをマイニングしている。 本稿では, 電場から着想を得た新しい構成DMLモデルを提案する。このモデルでは, タプルではなく, 連続ポテンシャル場による各例(埋め込み)の影響を表現し, それらの結合した大域ポテンシャル場を得るために, 電場を重畳する。 我々は、同じ/異なるクラスの画像からの埋め込み間の相互作用を表現するために、魅力的な/反発的なポテンシャル場を使用する。 サンプルの相互影響が距離に比例する典型的な学習法とは対照的に、距離による影響の低減を強制し、崩壊する分野へと導く。 このような減衰は,クラス内変動が大きく,ラベルノイズも大きい実世界のデータセットの性能向上に有効であることを示す。 他のプロキシベースのメソッドと同様に、プロキシを使ってサンプルのサブポピュレーションを簡潔に表現します。 本稿では,Cars-196,CUB-200-2011,SOPの3つの標準DMLベンチマークを用いて評価を行った。

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