論文の概要: CBM: Curriculum by Masking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05193v2
• Date: Tue, 9 Jul 2024 09:40:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 11:26:26.780951
• Title: CBM: Curriculum by Masking
• Title（参考訳）: CBM:マスキングによるカリキュラム
• Authors: Andrei Jarca, Florinel-Alin Croitoru, Radu Tudor Ionescu,
• Abstract要約: Curriculum by Masking (CBM)は、物体の認識と検出のための最先端のカリキュラム学習戦略である。 CBMはパッチ(トークン)マスキングによって、簡単にハードなトレーニングスケジュールを作成する。 我々はCBMとカリキュラムベースの教育制度を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.320746607958142
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose Curriculum by Masking (CBM), a novel state-of-the-art curriculum learning strategy that effectively creates an easy-to-hard training schedule via patch (token) masking, offering significant accuracy improvements over the conventional training regime and previous curriculum learning (CL) methods. CBM leverages gradient magnitudes to prioritize the masking of salient image regions via a novel masking algorithm and a novel masking block. Our approach enables controlling sample difficulty via the patch masking ratio, generating an effective easy-to-hard curriculum by gradually introducing harder samples as training progresses. CBM operates with two easily configurable parameters, i.e. the number of patches and the curriculum schedule, making it a versatile curriculum learning approach for object recognition and detection. We conduct experiments with various neural architectures, ranging from convolutional networks to vision transformers, on five benchmark data sets (CIFAR-10, CIFAR-100, ImageNet, Food-101 and PASCAL VOC), to compare CBM with conventional as well as curriculum-based training regimes. Our results reveal the superiority of our strategy compared with the state-of-the-art curriculum learning regimes. We also observe improvements in transfer learning contexts, where CBM surpasses previous work by considerable margins in terms of accuracy. We release our code for free non-commercial use at https://github.com/CroitoruAlin/CBM.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,従来の学習体系と従来のカリキュラム学習(CL)手法に比較して,大幅な精度向上を実現し,パッチ(Token)マスキングによる訓練スケジュールを効果的に作成する,最先端のカリキュラム学習戦略であるCBMを提案する。 CBMは勾配のマグニチュードを利用して、新しいマスキングアルゴリズムと新しいマスキングブロックによって、正常な画像領域のマスキングを優先順位付けする。 提案手法は, パッチマスキング比によってサンプルの難易度を制御し, 学習が進むにつれて, より厳密なサンプルを徐々に導入し, 有効なカリキュラムを生成する。 CBMは、パッチの数とカリキュラムスケジュールの2つの簡単に設定可能なパラメータで動作し、オブジェクト認識と検出のための汎用的なカリキュラム学習アプローチとなっている。 畳み込みネットワークからビジョントランスフォーマーまで,5つのベンチマークデータセット(CIFAR-10, CIFAR-100, ImageNet, Food-101, PASCAL VOC)を用いて,CBMと従来のカリキュラムベースのトレーニングシステムとの比較実験を行った。 その結果,最先端のカリキュラム学習体制と比較して,戦略の優位性を明らかにした。 また,CBMが先行研究を精度面でかなり上回り,伝達学習の文脈の改善も観察した。 当社のコードは、https://github.com/CroitoruAlin/CBMで無償の非商用利用のためにリリースしています。

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