論文の概要: Comparison of Embedded Spaces for Deep Learning Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01767v1
• Date: Sat, 3 Aug 2024 12:34:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 18:30:57.887997
• Title: Comparison of Embedded Spaces for Deep Learning Classification
• Title（参考訳）: 深層学習分類のための埋め込み空間の比較
• Authors: Stefan Scholl,
• Abstract要約: 本稿では,組込み空間を設計するための様々な手法のコンパクトな概要について述べる。 組込み空間の達成可能な幾何学的構造に関して、ネットワークパラメータの異なる損失関数と制約を比較する。 これらの技術は、MNIST、Fashion MNIST、CIFAR-10データセットのための2次元および3次元の埋め込みで実証され、埋め込み空間を視覚的に検査することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Embedded spaces are a key feature in deep learning. Good embedded spaces represent the data well to support classification and advanced techniques such as open-set recognition, few-short learning and explainability. This paper presents a compact overview of different techniques to design embedded spaces for classification. It compares different loss functions and constraints on the network parameters with respect to the achievable geometric structure of the embedded space. The techniques are demonstrated with two and three-dimensional embeddings for the MNIST, Fashion MNIST and CIFAR-10 datasets, allowing visual inspection of the embedded spaces.
• Abstract（参考訳）: 組み込みスペースはディープラーニングの鍵となる機能だ。 良い組込み空間は、オープンセット認識、少数短距離学習、説明可能性のような高度な技術と分類をサポートするために、データをうまく表現する。 本稿では,組込み空間を設計するための様々な手法のコンパクトな概要について述べる。 組込み空間の達成可能な幾何学的構造に関して、ネットワークパラメータの異なる損失関数と制約を比較する。 これらの技術は、MNIST、Fashion MNIST、CIFAR-10データセットのための2次元および3次元の埋め込みで実証され、埋め込み空間を視覚的に検査することができる。

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