論文の概要: Feature Identification for Hierarchical Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.00837v1
• Date: Wed, 01 Oct 2025 12:46:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.561451
• Title: Feature Identification for Hierarchical Contrastive Learning
• Title（参考訳）: 階層的コントラスト学習のための特徴同定
• Authors: Julius Ott, Nastassia Vysotskaya, Huawei Sun, Lorenzo Servadei, Robert Wille,
• Abstract要約: 本稿では,2つの新しい階層型コントラスト学習法を提案する。 提案手法は,階層レベルのクラス間関係と不均衡なクラス分布を明示的にモデル化する。 提案手法は,線形評価における最先端性能を実現し,既存の階層的コントラスト学習法を精度で2ポイント向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.655211354400059
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hierarchical classification is a crucial task in many applications, where objects are organized into multiple levels of categories. However, conventional classification approaches often neglect inherent inter-class relationships at different hierarchy levels, thus missing important supervisory signals. Thus, we propose two novel hierarchical contrastive learning (HMLC) methods. The first, leverages a Gaussian Mixture Model (G-HMLC) and the second uses an attention mechanism to capture hierarchy-specific features (A-HMLC), imitating human processing. Our approach explicitly models inter-class relationships and imbalanced class distribution at higher hierarchy levels, enabling fine-grained clustering across all hierarchy levels. On the competitive CIFAR100 and ModelNet40 datasets, our method achieves state-of-the-art performance in linear evaluation, outperforming existing hierarchical contrastive learning methods by 2 percentage points in terms of accuracy. The effectiveness of our approach is backed by both quantitative and qualitative results, highlighting its potential for applications in computer vision and beyond.
• Abstract（参考訳）: 階層的分類は、オブジェクトが複数のカテゴリに分類される多くのアプリケーションにおいて重要なタスクである。 しかし、従来の分類手法は、階層レベルでのクラス間関係を無視することが多く、重要な監視信号が欠落している。 そこで本研究では,2つの新しい階層型コントラスト学習法を提案する。 1つはガウス混合モデル(G-HMLC)、もう1つはアテンション機構を用いて階層特化特徴(A-HMLC)を捉え、人間の処理を模倣する。 提案手法は,階層レベルの階層間関係と不均衡なクラス分布を明示的にモデル化し,階層レベルのクラスタリングを可能にする。 競合するCIFAR100とModelNet40のデータセットを用いて,線形評価における最先端性能を達成し,既存の階層的コントラスト学習手法を精度で2ポイント向上させる。 提案手法の有効性は定量的および定性的な結果の両方に支えられ,コンピュータビジョンおよびそれ以上の応用の可能性を強調している。

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