Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Empirical Study into Clustering of Unseen Datasets with Self-Supervised Encoders

論文の概要: An Empirical Study into Clustering of Unseen Datasets with Self-Supervised Encoders

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02465v1
Date: Tue, 4 Jun 2024 16:34:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-05 15:20:58.474686
Title: An Empirical Study into Clustering of Unseen Datasets with Self-Supervised Encoders
Title（参考訳）: 自己監督型エンコーダを用いた未知データセットのクラスタリングに関する実証的研究
Authors: Scott C. Lowe, Joakim Bruslund Haurum, Sageev Oore, Thomas B. Moeslund, Graham W. Taylor,
Abstract要約: トレーニングされていないデータセットに事前トレーニングされたイメージモデルをデプロイし、それらの埋め込みが意味のあるクラスタを形成するかどうかを調査します。この評価は、教師付きモデルに異なる特徴を優先する自己教師付きモデルの埋め込みに関する新たな洞察を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 34.000135361782206
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Can pretrained models generalize to new datasets without any retraining? We deploy pretrained image models on datasets they were not trained for, and investigate whether their embeddings form meaningful clusters. Our suite of benchmarking experiments use encoders pretrained solely on ImageNet-1k with either supervised or self-supervised training techniques, deployed on image datasets that were not seen during training, and clustered with conventional clustering algorithms. This evaluation provides new insights into the embeddings of self-supervised models, which prioritize different features to supervised models. Supervised encoders typically offer more utility than SSL encoders within the training domain, and vice-versa far outside of it, however, fine-tuned encoders demonstrate the opposite trend. Clustering provides a way to evaluate the utility of self-supervised learned representations orthogonal to existing methods such as kNN. Additionally, we find the silhouette score when measured in a UMAP-reduced space is highly correlated with clustering performance, and can therefore be used as a proxy for clustering performance on data with no ground truth labels. Our code implementation is available at \url{https://github.com/scottclowe/zs-ssl-clustering/}.
Abstract（参考訳）: 事前トレーニングされたモデルは、再トレーニングなしに新しいデータセットに一般化できるか? トレーニングされていないデータセットに事前トレーニングされたイメージモデルをデプロイし、それらの埋め込みが意味のあるクラスタを形成するかどうかを調査します。ベンチマーク実験のスイートでは、ImageNet-1kで事前トレーニングされたエンコーダと、教師付きまたは自己教師型トレーニング技術、トレーニング中に見られなかったイメージデータセットにデプロイされ、従来のクラスタリングアルゴリズムでクラスタリングされる。この評価は、教師付きモデルに異なる特徴を優先する自己教師付きモデルの埋め込みに関する新たな洞察を提供する。スーパービジョンエンコーダは通常、トレーニングドメイン内のSSLエンコーダよりも実用性が高く、その外では逆向きであるが、微調整エンコーダは逆の傾向を示している。クラスタリングは、kNNのような既存のメソッドと直交する自己教師付き学習表現の有用性を評価する方法を提供する。さらに, 実測空間におけるシルエットスコアは, クラスタリング性能と高い相関関係があり, 基底真理ラベルのないデータ上でのクラスタリング性能のプロキシとして利用することができる。コード実装は \url{https://github.com/scottclowe/zs-ssl-clustering/} で利用可能です。

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