論文の概要: The Balanced-Pairwise-Affinities Feature Transform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01467v1
• Date: Tue, 25 Jun 2024 14:28:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-07 13:34:23.951703
• Title: The Balanced-Pairwise-Affinities Feature Transform
• Title（参考訳）: バランス-ペア-アフィニティ特徴変換
• Authors: Daniel Shalam, Simon Korman,
• Abstract要約: BPA機能変換は、入力項目のセットの機能をアップグレードして、下流のマッチングや関連するタスクのグループ化を容易にするように設計されている。 特定の min- Cost-max-flow の分数マッチング問題は、効率的、微分可能、同変、パラメータレス、確率論的に解釈可能な変換をもたらす。 経験的には、この変換はその使用において非常に効果的で柔軟性があり、様々なタスクやトレーニングスキームにおいて挿入されるネットワークを継続的に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3020018305241337
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The Balanced-Pairwise-Affinities (BPA) feature transform is designed to upgrade the features of a set of input items to facilitate downstream matching or grouping related tasks. The transformed set encodes a rich representation of high order relations between the input features. A particular min-cost-max-flow fractional matching problem, whose entropy regularized version can be approximated by an optimal transport (OT) optimization, leads to a transform which is efficient, differentiable, equivariant, parameterless and probabilistically interpretable. While the Sinkhorn OT solver has been adapted extensively in many contexts, we use it differently by minimizing the cost between a set of features to $itself$ and using the transport plan's $rows$ as the new representation. Empirically, the transform is highly effective and flexible in its use and consistently improves networks it is inserted into, in a variety of tasks and training schemes. We demonstrate state-of-the-art results in few-shot classification, unsupervised image clustering and person re-identification. Code is available at \url{github.com/DanielShalam/BPA}.
• Abstract（参考訳）: Balanced-Pairwise-Affinities (BPA) 機能変換は、入力項目のセットの機能をアップグレードして、下流のマッチングや関連するタスクのグループ化を容易にするように設計されている。 変換された集合は、入力特徴間の高次関係のリッチな表現を符号化する。 エントロピー正則化バージョンを最適輸送(OT)最適化によって近似できる特定のミンコスト-マックス-フロー分数マッチング問題(英語版)は、効率的、微分可能、同変、パラメータレス、確率論的に解釈可能な変換をもたらす。 Sinkhorn OTソルバは、多くの文脈で広く適用されていますが、機能セットから$itself$までのコストを最小化し、トランスポートプランの$rows$を新しい表現として使用することで、異なる方法で使用しています。 経験的には、この変換はその使用において非常に効果的で柔軟性があり、様々なタスクやトレーニングスキームにおいて挿入されるネットワークを継続的に改善する。 画像クラスタリングや人物の再識別などにおいて,最先端の成果を実演する。 コードは \url{github.com/DanielShalam/BPA} で入手できる。

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