論文の概要: Similarity-Dissimilarity Loss with Supervised Contrastive Learning for Multi-label Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13439v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 11:12:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:22:30.295302
• Title: Similarity-Dissimilarity Loss with Supervised Contrastive Learning for Multi-label Classification
• Title（参考訳）: マルチラベル分類のための教師付きコントラスト学習による類似性-類似性損失
• Authors: Guangming Huang, Yunfei Long, Cunjin Luo, Sheng Liu,
• Abstract要約: マルチラベル分類のためのコントラスト学習を用いた類似性-類似性損失を提案する。 提案する損失は、教師付きコントラスト学習パラダイムの下で、すべてのエンコーダの性能を効果的に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.499489446062054
• License:
• Abstract: Supervised contrastive learning has been explored in making use of label information for multi-label classification, but determining positive samples in multi-label scenario remains challenging. Previous studies have examined strategies for identifying positive samples, considering label overlap proportion between anchors and samples. However, they ignore various relations between given anchors and samples, as well as how to dynamically adjust the weights in contrastive loss functions based on different relations, leading to great ambiguity. In this paper, we introduce five distinct relations between multi-label samples and propose a Similarity-Dissimilarity Loss with contrastive learning for multi-label classification. Our loss function re-weights the loss by computing the similarity and dissimilarity between positive samples and a given anchor based on the introduced relations. We mainly conduct experiments for multi-label text classification on MIMIC datasets, then further extend the evaluation on MS-COCO. The Experimental results show that our proposed loss effectively improves the performance on all encoders under supervised contrastive learning paradigm, demonstrating its effectiveness and robustness.
• Abstract（参考訳）: ラベル情報を多ラベル分類に活用するために,教師付きコントラスト学習が検討されてきたが,多ラベルシナリオにおける正のサンプルの決定は依然として困難である。 従来, アンカーとサンプルのラベル重なり比を考慮し, 正のサンプルを同定する方法について検討してきた。 しかし、与えられたアンカーとサンプルの間の様々な関係を無視し、異なる関係に基づいて対照的な損失関数の重みを動的に調整する方法も無視し、大きな曖昧さをもたらす。 本稿では,複数ラベルのサンプル間の5つの異なる関係について紹介し,比較学習による類似性-類似性損失を提案する。 我々の損失関数は、導入された関係に基づいて、正のサンプルと与えられたアンカーとの類似性と相似性を計算することによって損失を再重み付けする。 主にMIMICデータセットのマルチラベルテキスト分類実験を行い,さらにMS-COCOの評価を拡張した。 実験の結果,提案した損失は,教師付きコントラスト学習パラダイム下でのすべてのエンコーダの性能を効果的に向上し,その有効性と堅牢性を示した。

関連論文リスト

• Multi-Label Contrastive Learning : A Comprehensive Study [48.81069245141415]
  マルチラベルの分類は、研究と産業の両方において重要な領域として現れてきた。 対照的な学習をマルチラベル分類に適用することは、ユニークな課題である。 多様な環境における多ラベル分類のためのコントラスト学習損失の詳細な研究を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-27T20:20:06Z)
• Multi-Label Bayesian Active Learning with Inter-Label Relationships [3.88369051454137]
  両課題に対処する多ラベルアクティブラーニング戦略を提案する。 本手法は, 漸進的に更新された正相関行列と負相関行列を組み込んで, 共起関係と解離関係を捉える。 私たちの戦略は、いくつかの確立された方法と比較して、信頼性と優れたパフォーマンスを継続的に達成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-26T23:28:54Z)
• Cluster-aware Contrastive Learning for Unsupervised Out-of-distribution Detection [0.0]
  教師なしアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、ラベル情報なしでトレーニングデータの分布外に落下するサンプルを分離することを目的としている。 本稿では,インスタンスレベルの情報と意味レベルの情報の両方を考慮した,教師なしOOD検出のためのクラスタ対応コントラスト学習(CCL)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-06T07:21:03Z)
• Contrastive Bayesian Analysis for Deep Metric Learning [30.21464199249958]
  特徴的類似性によって条件付けられた画像ラベルの後方確率を特徴付け,モデル化するために,コントラッシブなベイズ解析を開発した。 この対照的なベイズ解析は、深い計量学習のための新しい損失関数をもたらす。 実験結果とアブレーション実験により,提案手法は深層学習の性能を著しく向上させることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-10T02:24:21Z)
• PercentMatch: Percentile-based Dynamic Thresholding for Multi-Label Semi-Supervised Classification [64.39761523935613]
  トレーニング中の各クラスに対する正と負の擬似ラベルのスコア閾値を動的に変更するためのパーセンタイルベースのしきい値調整手法を提案する。 近年のSSL方式と比較して, Pascal VOC2007 と MS-COCO のデータセットの性能は高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-30T01:27:48Z)
• Incremental False Negative Detection for Contrastive Learning [95.68120675114878]
  本稿では,自己指導型コントラスト学習のための新たな偽陰性検出手法を提案する。 対照的な学習では、検出された偽陰性を明示的に除去する2つの戦略について議論する。 提案手法は,制限された計算内での複数のベンチマークにおいて,他の自己教師付きコントラスト学習フレームワークよりも優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T15:29:14Z)
• Disentangling Sampling and Labeling Bias for Learning in Large-Output Spaces [64.23172847182109]
  異なる負のサンプリングスキームが支配的ラベルと稀なラベルで暗黙的にトレードオフパフォーマンスを示す。 すべてのラベルのサブセットで作業することで生じるサンプリングバイアスと、ラベルの不均衡に起因するデータ固有のラベルバイアスの両方に明示的に対処する統一された手段を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-12T15:40:13Z)
• Exploiting Sample Uncertainty for Domain Adaptive Person Re-Identification [137.9939571408506]
  各サンプルに割り当てられた擬似ラベルの信頼性を推定・活用し,ノイズラベルの影響を緩和する。 不確実性に基づく最適化は大幅な改善をもたらし、ベンチマークデータセットにおける最先端のパフォーマンスを達成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-16T04:09:04Z)
• Learning from Aggregate Observations [82.44304647051243]
  本研究では,一組のインスタンスに監視信号が与えられる集合観察から学習する問題について検討する。 本稿では,多種多様な集合観測に適合する一般的な確率的枠組みを提案する。 単純な極大解は様々な微分可能なモデルに適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-14T06:18:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。