論文の概要: Covariance-corrected Whitening Alleviates Network Degeneration on Imbalanced Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.17197v1
• Date: Fri, 30 Aug 2024 10:49:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-02 15:38:25.320012
• Title: Covariance-corrected Whitening Alleviates Network Degeneration on Imbalanced Classification
• Title（参考訳）: 共分散補正ホワイトニングは不均衡分類によるネットワークの劣化を緩和する
• Authors: Zhiwei Zhang,
• Abstract要約: クラス不均衡は画像分類において重要な問題であり、深層認識モデルの性能に大きな影響を及ぼす。 我々は、退化ソリューションを緩和するWhitening-Netと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 極端なクラス不均衡のシナリオでは、バッチ共分散統計は大きな変動を示し、白化操作の収束を妨げる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.197116272789107
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Class imbalance is a critical issue in image classification that significantly affects the performance of deep recognition models. In this work, we first identify a network degeneration dilemma that hinders the model learning by introducing a high linear dependence among the features inputted into the classifier. To overcome this challenge, we propose a novel framework called Whitening-Net to mitigate the degenerate solutions, in which ZCA whitening is integrated before the linear classifier to normalize and decorrelate the batch samples. However, in scenarios with extreme class imbalance, the batch covariance statistic exhibits significant fluctuations, impeding the convergence of the whitening operation. Therefore, we propose two covariance-corrected modules, the Group-based Relatively Balanced Batch Sampler (GRBS) and the Batch Embedded Training (BET), to get more accurate and stable batch covariance, thereby reinforcing the capability of whitening. Our modules can be trained end-to-end without incurring substantial computational costs. Comprehensive empirical evaluations conducted on benchmark datasets, including CIFAR-LT-10/100, ImageNet-LT, and iNaturalist-LT, validate the effectiveness of our proposed approaches.
• Abstract（参考訳）: クラス不均衡は画像分類において重要な問題であり、深層認識モデルの性能に大きな影響を及ぼす。 本研究では,まず,分類器に入力された特徴間の高線形依存を導入することにより,モデル学習を妨げるネットワークデジェネレーションジレンマを同定する。 この課題を克服するために、線形分類器の前にZCA白化を統合してバッチサンプルの正規化とデコレーションを行う、Whitening-Netと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 しかし、極端なクラス不均衡のシナリオでは、バッチ共分散統計は大きな変動を示し、白化操作の収束を妨げる。 そこで我々は,より正確で安定したバッチ共分散を実現するために,グループベースの相対平衡バッチサンプリング(GRBS)とバッチ埋め込みトレーニング(BET)の2つの共分散補正モジュールを提案する。 私たちのモジュールは、相当な計算コストを発生させることなく、エンドツーエンドでトレーニングすることができます。 CIFAR-LT-10/100, ImageNet-LT, iNaturalist-LTなど, ベンチマークデータセットを用いた総合的な実証評価を行い, 提案手法の有効性を検証した。

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