論文の概要: Understanding Matrix Function Normalizations in Covariance Pooling through the Lens of Riemannian Geometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10484v2
• Date: Sat, 20 Jul 2024 08:11:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 00:12:27.290116
• Title: Understanding Matrix Function Normalizations in Covariance Pooling through the Lens of Riemannian Geometry
• Title（参考訳）: リーマン幾何学のレンズによる共分散プールにおける行列関数正規化の理解
• Authors: Ziheng Chen, Yue Song, Xiao-Jun Wu, Gaowen Liu, Nicu Sebe,
• Abstract要約: グローバル共分散プーリング(GCP)は、高レベルの表現の2階統計を利用して、ディープニューラルネットワーク(DNN)の性能を向上させることが実証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.694184882697435
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Global Covariance Pooling (GCP) has been demonstrated to improve the performance of Deep Neural Networks (DNNs) by exploiting second-order statistics of high-level representations. GCP typically performs classification of the covariance matrices by applying matrix function normalization, such as matrix logarithm or power, followed by a Euclidean classifier. However, covariance matrices inherently lie in a Riemannian manifold, known as the Symmetric Positive Definite (SPD) manifold. The current literature does not provide a satisfactory explanation of why Euclidean classifiers can be applied directly to Riemannian features after the normalization of the matrix power. To mitigate this gap, this paper provides a comprehensive and unified understanding of the matrix logarithm and power from a Riemannian geometry perspective. The underlying mechanism of matrix functions in GCP is interpreted from two perspectives: one based on tangent classifiers (Euclidean classifiers on the tangent space) and the other based on Riemannian classifiers. Via theoretical analysis and empirical validation through extensive experiments on fine-grained and large-scale visual classification datasets, we conclude that the working mechanism of the matrix functions should be attributed to the Riemannian classifiers they implicitly respect.
• Abstract（参考訳）: グローバル共分散プーリング(GCP)は、高レベルの表現の2階統計を利用して、ディープニューラルネットワーク(DNN)の性能を向上させることが実証されている。 GCPは通常、行列対数やパワーなどの行列関数正規化を適用して共分散行列の分類を行い、次いでユークリッド分類器を用いる。 しかし、共分散行列は本質的にリーマン多様体(Symmetric Positive Definite (SPD) manifold)と呼ばれる)の中に存在する。 現在の文献は、なぜユークリッド分類器が行列パワーの正規化後にリーマン的特徴に直接適用できるのかを十分に説明していない。 このギャップを緩和するために、この論文はリーマン幾何学の観点から行列対数とパワーの包括的かつ統一的な理解を提供する。 GCPにおける行列関数の基本的なメカニズムは、接分類器(接空間上のユークリッド分類器)に基づくものと、リーマン分類器に基づくものである。 細粒度および大規模視覚分類データセットの広範な実験による理論的解析と実証的検証により、行列関数の作用機構は、それらが暗黙的に尊重するリーマン分類器に帰属するべきであると結論づける。

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