論文の概要: Interpret Your Decision: Logical Reasoning Regularization for Generalization in Visual Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04492v3
• Date: Wed, 16 Oct 2024 12:07:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 07:06:24.881761
• Title: Interpret Your Decision: Logical Reasoning Regularization for Generalization in Visual Classification
• Title（参考訳）: 決定を解釈する:視覚分類における一般化のための論理的推論規則化
• Authors: Zhaorui Tan, Xi Yang, Qiufeng Wang, Anh Nguyen, Kaizhu Huang,
• Abstract要約: L-Regと呼ばれる論理正規化は、画像分類に論理解析の枠組みを橋渡しする。 具体的には、L-Regがもたらす解釈可能性を明らかにし、そのモデルが人物の顔などの有能な特徴を抽出して分類することを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.100419416717397
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision models excel in image classification but struggle to generalize to unseen data, such as classifying images from unseen domains or discovering novel categories. In this paper, we explore the relationship between logical reasoning and deep learning generalization in visual classification. A logical regularization termed L-Reg is derived which bridges a logical analysis framework to image classification. Our work reveals that L-Reg reduces the complexity of the model in terms of the feature distribution and classifier weights. Specifically, we unveil the interpretability brought by L-Reg, as it enables the model to extract the salient features, such as faces to persons, for classification. Theoretical analysis and experiments demonstrate that L-Reg enhances generalization across various scenarios, including multi-domain generalization and generalized category discovery. In complex real-world scenarios where images span unknown classes and unseen domains, L-Reg consistently improves generalization, highlighting its practical efficacy.
• Abstract（参考訳）: 視覚モデルは画像分類に優れているが、見えない領域からのイメージの分類や新しいカテゴリの発見など、見えないデータへの一般化に苦慮している。 本稿では,視覚分類における論理的推論とディープラーニングの一般化の関係について検討する。 L-Regと呼ばれる論理正規化は、画像分類に論理解析の枠組みを橋渡しする。 我々の研究は、L-Regが特徴分布と分類器重みの点でモデルの複雑さを減少させることを示した。 具体的には、L-Regがもたらす解釈可能性を明らかにし、そのモデルが人物の顔などの有能な特徴を抽出して分類することを可能にする。 理論的解析と実験により、L-Regは多領域の一般化や一般化されたカテゴリ発見など、様々なシナリオにおける一般化を促進することが示されている。 画像が未知のクラスや見えないドメインにまたがる複雑な実世界のシナリオでは、L-Regは一貫して一般化を改善し、実用性を強調している。

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