論文の概要: Latent label distribution grid representation for modeling uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21180v1
• Date: Tue, 27 May 2025 13:31:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.672913
• Title: Latent label distribution grid representation for modeling uncertainty
• Title（参考訳）: モデリング不確実性のための潜在ラベル分布格子表現
• Authors: ShuNing Sun, YinSong Xiong, Yu Zhang, Zhuoran Zheng,
• Abstract要約: textbfLatent textbfDistribution textbfLearning (LDL) には、インスタンスのポリセミーを特徴づける有望な表現機能がある。 我々は低雑音表現空間を形成するためにtextbfLatent textbfDistribution textbfGrid (LLDG) を構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.597656573673848
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although \textbf{L}abel \textbf{D}istribution \textbf{L}earning (LDL) has promising representation capabilities for characterizing the polysemy of an instance, the complexity and high cost of the label distribution annotation lead to inexact in the construction of the label space. The existence of a large number of inexact labels generates a label space with uncertainty, which misleads the LDL algorithm to yield incorrect decisions. To alleviate this problem, we model the uncertainty of label distributions by constructing a \textbf{L}atent \textbf{L}abel \textbf{D}istribution \textbf{G}rid (LLDG) to form a low-noise representation space. Specifically, we first construct a label correlation matrix based on the differences between labels, and then expand each value of the matrix into a vector that obeys a Gaussian distribution, thus building a LLDG to model the uncertainty of the label space. Finally, the LLDG is reconstructed by the LLDG-Mixer to generate an accurate label distribution. Note that we enforce a customized low-rank scheme on this grid, which assumes that the label relations may be noisy and it needs to perform noise-reduction with the help of a Tucker reconstruction technique. Furthermore, we attempt to evaluate the effectiveness of the LLDG by considering its generation as an upstream task to achieve the classification of the objects. Extensive experimental results show that our approach performs competitively on several benchmarks.
• Abstract（参考訳）: \textbf{L}abel \textbf{D}istribution \textbf{L}earning (LDL) は、あるインスタンスのポリセミーを特徴づける有望な表現能力を持っているが、ラベル分布アノテーションの複雑さと高コストは、ラベル空間の構築において不正確な結果をもたらす。 多数の不正確なラベルが存在すると、不確実性のあるラベル空間が生成されるため、LCLアルゴリズムは誤った判断を下す。 この問題を緩和するために、低雑音表現空間を形成するために、ラベル分布の不確かさを {textbf{L}atent \textbf{L}abel \textbf{D}istribution \textbf{G}rid (LLDG) を構成することによってモデル化する。 具体的には、まずラベル間の差異に基づいてラベル相関行列を構築し、その後、行列の各値をガウス分布に従うベクトルに拡張し、ラベル空間の不確かさをモデル化するLDDGを構築する。 そして、LDDG-MixerによりLDDGを再構成し、正確なラベル分布を生成する。 このグリッドにカスタマイズされた低ランクスキームを適用し、これはラベル関係がノイズである可能性があり、タッカー再構成手法の助けを借りてノイズ低減を行う必要があることを前提としている。 さらに,LLDGの生成を上流タスクとして考慮し,オブジェクトの分類を実現することにより,LCDGの有効性を評価する。 大規模な実験結果から,本手法はいくつかのベンチマークで競合的に動作することが示された。

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