論文の概要: Hierarchical Consensus Network for Multiview Feature Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01961v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 03:19:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:02:14.969791
• Title: Hierarchical Consensus Network for Multiview Feature Learning
• Title（参考訳）: マルチビュー特徴学習のための階層型コンセンサスネットワーク
• Authors: Chengwei Xia, Chaoxi Niu, Kun Zhan,
• Abstract要約: 本稿では,CCAの理論とコントラスト学習に動機付けられ,階層型コンセンサスネットワーク(HCN)を提案する。 提案手法は,いくつかの最先端手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.33134751838052
• License:
• Abstract: Multiview feature learning aims to learn discriminative features by integrating the distinct information in each view. However, most existing methods still face significant challenges in learning view-consistency features, which are crucial for effective multiview learning. Motivated by the theories of CCA and contrastive learning in multiview feature learning, we propose the hierarchical consensus network (HCN) in this paper. The HCN derives three consensus indices for capturing the hierarchical consensus across views, which are classifying consensus, coding consensus, and global consensus, respectively. Specifically, classifying consensus reinforces class-level correspondence between views from a CCA perspective, while coding consensus closely resembles contrastive learning and reflects contrastive comparison of individual instances. Global consensus aims to extract consensus information from two perspectives simultaneously. By enforcing the hierarchical consensus, the information within each view is better integrated to obtain more comprehensive and discriminative features. The extensive experimental results obtained on four multiview datasets demonstrate that the proposed method significantly outperforms several state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: マルチビュー特徴学習は、各ビューに異なる情報を統合することで識別的特徴を学習することを目的としている。 しかし、既存のほとんどの手法は、効果的な多視点学習に欠かせないビュー整合性の特徴を学習する上で大きな課題に直面している。 本稿では,CCAの理論とマルチビュー特徴学習におけるコントラスト学習を動機として,階層型コンセンサスネットワーク(HCN)を提案する。 HCNは、意見の階層的コンセンサスを捉え、それぞれコンセンサス、コーディングコンセンサス、グローバルコンセンサスを分類する3つのコンセンサス指標を導出する。 特に、分類コンセンサスは、CCAの観点からの視点間のクラスレベルの対応を強化し、符号化コンセンサスは、対照的な学習によく似ており、個々のインスタンスの対照的な比較を反映している。 グローバルコンセンサスは、2つの視点からコンセンサス情報を同時に抽出することを目的としている。 階層的コンセンサスを強制することにより、各ビュー内の情報はより包括的で差別的な特徴を得るためにより統合される。 4つのマルチビューデータセットで得られた広範な実験結果から,提案手法がいくつかの最先端手法を著しく上回ることを示した。

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