論文の概要: What Do You See in Common? Learning Hierarchical Prototypes over Tree-of-Life to Discover Evolutionary Traits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02335v2
- Date: Sun, 15 Jun 2025 07:48:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-17 17:28:44.700727
- Title: What Do You See in Common? Learning Hierarchical Prototypes over Tree-of-Life to Discover Evolutionary Traits
- Title（参考訳）: 共通して見るものは何か? 進化的特性を明らかにするために人生の樹上で階層的なプロトタイプを学ぶ
- Authors: Harish Babu Manogaran, M. Maruf, Arka Daw, Kazi Sajeed Mehrab, Caleb Patrick Charpentier, Josef C. Uyeda, Wasila Dahdul, Matthew J Thompson, Elizabeth G Campolongo, Kaiya L Provost, Wei-Lun Chao, Tanya Berger-Wolf, Paula M. Mabee, Hilmar Lapp, Anuj Karpatne,
- Abstract要約: プロトタイプネットワーク(HComP-Net)による階層整合共通性の枠組みを紹介する。
HComP-Netは、正確でセマンティックに一貫性があり、目に見えない種に一般化可能なプロトタイプを学習する。
我々は、HComP-Netが正確でセマンティックに一貫性があり、目に見えない種に一般化可能なプロトタイプを学習していることを実証的に示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.70620324165795
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A grand challenge in biology is to discover evolutionary traits - features of organisms common to a group of species with a shared ancestor in the tree of life (also referred to as phylogenetic tree). With the growing availability of image repositories in biology, there is a tremendous opportunity to discover evolutionary traits directly from images in the form of a hierarchy of prototypes. However, current prototype-based methods are mostly designed to operate over a flat structure of classes and face several challenges in discovering hierarchical prototypes, including the issue of learning over-specific prototypes at internal nodes. To overcome these challenges, we introduce the framework of Hierarchy aligned Commonality through Prototypical Networks (HComP-Net). The key novelties in HComP-Net include a novel over-specificity loss to avoid learning over-specific prototypes, a novel discriminative loss to ensure prototypes at an internal node are absent in the contrasting set of species with different ancestry, and a novel masking module to allow for the exclusion of over-specific prototypes at higher levels of the tree without hampering classification performance. We empirically show that HComP-Net learns prototypes that are accurate, semantically consistent, and generalizable to unseen species in comparison to baselines.
- Abstract（参考訳）: 生物学における大きな課題は、進化的な特徴(生物の樹(系統樹とも呼ばれる)に共通の祖先を持つ種群に共通する生物の特徴)を発見することである。
画像リポジトリが生物学で利用可能になるにつれ、プロトタイプの階層構造という形で、画像から直接進化的な特徴を発見する大きな機会があります。
しかし、現在のプロトタイプベースの手法は、主にクラスの平らな構造の上で動作するように設計されており、内部ノードで過剰な特定のプロトタイプを学ぶことなど、階層的なプロトタイプを発見する際のいくつかの課題に直面している。
これらの課題を克服するために,プロトタイプネットワーク(HComP-Net)による階層整合共通性(Commonality)の枠組みを導入する。
HComP-Netの主な特徴は、過剰特異的なプロトタイプの学習を避けるための新しい過剰特異性喪失、異なる祖先を持つ異なる種のコントラストセットにおいて、内部ノードのプロトタイプが欠如していることを保証する新しい差別的損失、そして分類性能を損なうことなく、高レベルの木で過剰特異なプロトタイプを排除できる新しいマスキングモジュールである。
我々は、HComP-Netが、ベースラインに比べて正確で、セマンティックに一貫性があり、目に見えない種に一般化可能なプロトタイプを学習していることを実証的に示す。
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