論文の概要: Universal Representations for Classification-enhanced Lossy Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13191v1
• Date: Sat, 12 Apr 2025 00:55:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-28 21:13:07.224994
• Title: Universal Representations for Classification-enhanced Lossy Compression
• Title（参考訳）: 分類強化型ロシー圧縮のための普遍表現
• Authors: Nam Nguyen,
• Abstract要約: 損失圧縮では、圧縮速度と復元歪みの古典的なトレードオフがアルゴリズム設計に導かれる。 近年,[19]では, 変形に伴う分類精度を考慮し, 圧縮性能の評価を行った。 そこでは,様々な歪みや分類制約にまたがる複数のデコード目的を達成するために,単一のエンコーダを開発するユニバーサル表現について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3838477077773925
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In lossy compression, the classical tradeoff between compression rate and reconstruction distortion has traditionally guided algorithm design. However, Blau and Michaeli [5] introduced a generalized framework, known as the rate-distortion-perception (RDP) function, incorporating perceptual quality as an additional dimension of evaluation. More recently, the rate-distortion-classification (RDC) function was investigated in [19], evaluating compression performance by considering classification accuracy alongside distortion. In this paper, we explore universal representations, where a single encoder is developed to achieve multiple decoding objectives across various distortion and classification (or perception) constraints. This universality avoids retraining encoders for each specific operating point within these tradeoffs. Our experimental validation on the MNIST dataset indicates that a universal encoder incurs only minimal performance degradation compared to individually optimized encoders for perceptual image compression tasks, aligning with prior results from [23]. Nonetheless, we also identify that in the RDC setting, reusing an encoder optimized for one specific classification-distortion tradeoff leads to a significant distortion penalty when applied to alternative points.
• Abstract（参考訳）: 損失圧縮では、圧縮率と復元歪みの間の古典的なトレードオフがアルゴリズム設計を導いてきた。 しかし、Blau と Michaeli [5] は、RDP(Ralse-Distortion-Perception)関数として知られる一般化されたフレームワークを導入し、知覚品質を付加的な評価の次元として取り入れた。 近年,[19]では, 変形に伴う分類精度を考慮し, 圧縮性能を評価できるRDC関数が検討されている。 本稿では,様々な歪みや分類(あるいは知覚)の制約にまたがる複数のデコード目的を達成するために,単一のエンコーダを開発するユニバーサル表現について検討する。 この普遍性は、これらのトレードオフの中で特定の操作点ごとにエンコーダを再訓練することを避ける。 MNISTデータセットに対する実験的な検証は, [23] の先行結果と一致して, 個々の画像圧縮タスクに対して最適化されたエンコーダと比較して, ユニバーサルエンコーダは最小限の性能劣化しか生じないことを示す。 それにもかかわらず、RDC設定では、ある特定の分類歪みトレードオフに最適化されたエンコーダを再利用することで、代替点に適用した場合、大きな歪みペナルティが生じる。

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