Fugu-MT 論文翻訳(概要): Task-Augmented Cross-View Imputation Network for Partial Multi-View Incomplete Multi-Label Classification

論文の概要: Task-Augmented Cross-View Imputation Network for Partial Multi-View Incomplete Multi-Label Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07931v1
Date: Thu, 12 Sep 2024 10:56:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-13 16:48:47.884402
Title: Task-Augmented Cross-View Imputation Network for Partial Multi-View Incomplete Multi-Label Classification
Title（参考訳）: 部分的マルチビュー不完全なマルチラベル分類のためのタスク拡張型クロスビューインプットネットワーク
Authors: Xiaohuan Lu, Lian Zhao, Wai Keung Wong, Jie Wen, Jiang Long, Wulin Xie,
Abstract要約: 本稿では,タスク拡張型クロスビュー計算ネットワーク(TACVI-Net)を提案する。第一段階では、情報ボトルネック理論を利用して各視点の識別的表現を得る。第2段階では、オートエンコーダに基づくマルチビュー再構成ネットワークを使用して、ハイレベルなセマンティック表現を抽出する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.764838008710615
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In real-world scenarios, multi-view multi-label learning often encounters the challenge of incomplete training data due to limitations in data collection and unreliable annotation processes. The absence of multi-view features impairs the comprehensive understanding of samples, omitting crucial details essential for classification. To address this issue, we present a task-augmented cross-view imputation network (TACVI-Net) for the purpose of handling partial multi-view incomplete multi-label classification. Specifically, we employ a two-stage network to derive highly task-relevant features to recover the missing views. In the first stage, we leverage the information bottleneck theory to obtain a discriminative representation of each view by extracting task-relevant information through a view-specific encoder-classifier architecture. In the second stage, an autoencoder based multi-view reconstruction network is utilized to extract high-level semantic representation of the augmented features and recover the missing data, thereby aiding the final classification task. Extensive experiments on five datasets demonstrate that our TACVI-Net outperforms other state-of-the-art methods.
Abstract（参考訳）: 実世界のシナリオでは、マルチビューのマルチラベル学習は、データ収集や信頼できないアノテーションプロセスの制限により、不完全なトレーニングデータの難しさに直面することが多い。マルチビュー機能がないことで、サンプルの包括的理解が損なわれ、分類に不可欠な重要な詳細を省略する。本稿では,タスク拡張型クロスビュー計算ネットワーク(TACVI-Net)を提案する。具体的には、欠落したビューを回復するために、タスク関連性の高い特徴を引き出すために、2段階のネットワークを用いる。最初の段階では、情報ボトルネック理論を利用して、ビュー固有のエンコーダ分類アーキテクチャを通してタスク関連情報を抽出し、各ビューの識別的表現を得る。第2段階では、オートエンコーダに基づく多視点再構成ネットワークを用いて、拡張特徴の高レベルな意味表現を抽出し、欠落したデータを復元し、最終分類作業を支援する。 5つのデータセットに対する大規模な実験は、TACVI-Netが他の最先端手法よりも優れていることを示している。

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