論文の概要: A Fresh Look at Generalized Category Discovery through Non-negative Matrix Factorization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21807v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 07:24:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:42:09.321208
• Title: A Fresh Look at Generalized Category Discovery through Non-negative Matrix Factorization
• Title（参考訳）: 非負行列分解による一般化カテゴリー発見の新展開
• Authors: Zhong Ji, Shuo Yang, Jingren Liu, Yanwei Pang, Jungong Han,
• Abstract要約: Generalized Category Discovery (GCD) は、ラベル付きベースデータを用いて、ベース画像と新規画像の両方を分類することを目的としている。 現在のアプローチでは、コサイン類似性に基づく共起行列 $barA$ の固有の最適化に不適切に対処している。 本稿では,これらの欠陥に対処するNon-Negative Generalized Category Discovery (NN-GCD) フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.12938977698988
• License:
• Abstract: Generalized Category Discovery (GCD) aims to classify both base and novel images using labeled base data. However, current approaches inadequately address the intrinsic optimization of the co-occurrence matrix $\bar{A}$ based on cosine similarity, failing to achieve zero base-novel regions and adequate sparsity in base and novel domains. To address these deficiencies, we propose a Non-Negative Generalized Category Discovery (NN-GCD) framework. It employs Symmetric Non-negative Matrix Factorization (SNMF) as a mathematical medium to prove the equivalence of optimal K-means with optimal SNMF, and the equivalence of SNMF solver with non-negative contrastive learning (NCL) optimization. Utilizing these theoretical equivalences, it reframes the optimization of $\bar{A}$ and K-means clustering as an NCL optimization problem. Moreover, to satisfy the non-negative constraints and make a GCD model converge to a near-optimal region, we propose a GELU activation function and an NMF NCE loss. To transition $\bar{A}$ from a suboptimal state to the desired $\bar{A}^*$, we introduce a hybrid sparse regularization approach to impose sparsity constraints. Experimental results show NN-GCD outperforms state-of-the-art methods on GCD benchmarks, achieving an average accuracy of 66.1\% on the Semantic Shift Benchmark, surpassing prior counterparts by 4.7\%.
• Abstract（参考訳）: Generalized Category Discovery (GCD) は、ラベル付きベースデータを用いて、ベース画像と新規画像の両方を分類することを目的としている。 しかし、現在のアプローチでは、コサイン類似性に基づく共起行列 $\bar{A}$ の内在的最適化が不十分であり、ベース・ノーベル領域をゼロとし、ベース・アンド・ノベル領域における適切な疎度を達成できなかった。 これらの欠陥に対処するために,Non-Negative Generalized Category Discovery (NN-GCD) フレームワークを提案する。 対称非負行列因子分解(SNMF)を数学的媒体として用いて、最適なK平均と最適なSNMFの等価性を証明し、非負のコントラスト学習(NCL)最適化を用いたSNMFソルバの等価性を証明している。 これらの理論的等価性を利用して、NCL最適化問題として$\bar{A}$とK平均クラスタリングの最適化を再構成する。 さらに,非負の制約を満たし,GCDモデルを準最適領域に収束させるため,GELUアクティベーション関数とNMF NCE損失を提案する。 準最適状態から所望の$\bar{A}^*$に遷移するために、スパース制約を課すハイブリッドスパース正規化アプローチを導入する。 実験の結果、NN-GCDはGCDベンチマークの最先端手法よりも優れており、セマンティックシフトベンチマークの平均精度は66.1\%であり、以前のベンチマークよりも4.7\%高い。

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