論文の概要: CUE: Concept-Aware Multi-Label Expansion to Mitigate Concept Confusion in Long-Tailed Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.01309v1
• Date: Sat, 02 May 2026 07:51:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:49.697554
• Title: CUE: Concept-Aware Multi-Label Expansion to Mitigate Concept Confusion in Long-Tailed Learning
• Title（参考訳）: CUE:長期学習における概念融合を緩和するための概念認識型マルチラベル拡張
• Abstract要約: 長い尾の分布は、いくつかのヘッドクラスが多くのサンプルを持ち、ほとんどのテールクラスが非常に少ない実世界の認識タスクで一般的である。 CUE, 概念対応 mUlti-label 拡張を提案する。 いくつかの長い尾のベンチマークの実験では、CUEはバランスの取れた強力な性能を達成し、最近の最先端の手法を超越している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.663848781075808
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Long-tailed distributions are common in real-world recognition tasks, where a few head classes have many samples while most tail classes have very few. Recently, fine-tuning foundation models for long-tailed learning has gained attention due to their excellent performance. However, most existing methods focus solely on mitigating long-tailed distribution bias while overlooking concept confusion caused by the long-tailed distribution. In this paper, we study this problem and attribute it to the mutual exclusivity of single-label supervision under long-tailed distributions, which suppresses feature sharing among related classes and amplifies the dominance of head classes, leading to disrupted inter-class discriminability. To address this, we propose CUE, Concept-aware mUlti-label Expansion, which introduces multi-label concept signals to preserve disrupted inter-class relationships. Specifically, CUE constructs concept sets by (i) extracting instance-level visual cues from zero-shot CLIP and (ii) generating class-level semantic cues with LLM; the two cues are incorporated via separately weighted Binary Logit-Adjustment (BLA) auxiliary losses and jointly optimized with the baseline Logit-Adjustment (LA) loss. Experiments on several long-tailed benchmarks, CUE achieves balanced and strong performance, surpassing recent state-of-the-art methods. Code is available at: https://github.com/zhangruichi/CUE.
• Abstract（参考訳）: 長い尾の分布は、いくつかのヘッドクラスが多くのサンプルを持ち、ほとんどのテールクラスが非常に少ない実世界の認識タスクで一般的である。 近年,長期学習のための微調整基礎モデルが注目されている。 しかし、既存のほとんどの手法は、長い尾分布による概念的混乱を乗り越えながら、長い尾分布バイアスを緩和することのみに焦点を当てている。 本稿では,長鎖分布下での単一ラベル監視の相互排他性について検討し,関連クラス間の特徴共有を抑え,ヘッドクラスの優位性を高め,クラス間差別性を損なう原因となった。 そこで本研究では,クラス間関係の破壊を抑えるためにマルチラベルの概念信号を導入する,概念対応のmUlti-label ExpansionであるCUEを提案する。 具体的には、CUEは概念集合を構成する。 (i)ゼロショットCLIPからインスタンスレベルの視覚的手がかりを抽出し、 (II)LLMを用いたクラスレベルのセマンティックキューを生成し,2つのキューを個別に重み付けしたバイナリロジット調整(BLA)補助損失とベースラインロジット調整(LA)損失とを併用する。 いくつかの長い尾のベンチマークの実験では、CUEはバランスの取れた強力な性能を達成し、最近の最先端の手法を超越している。 コードは、https://github.com/zhangruichi/CUE.comで入手できる。

関連論文リスト

• Embracing Biased Transition Matrices for Complementary-Label Learning with Many Classes [52.84921213617238]
  補完ラベル学習(Complementary-label Learning, CLL)は、インスタンスに属さないクラスをラベル付けする、弱い教師付きパラダイムである。 本稿では,データ収集からトレーニングまでの原則的フレームワークであるBias-induced Constrained Labeling (BICL)を提案する。 BICLはCIFAR-100とTinyImageNet-200で効果的な学習を可能にし、従来の手法よりも7倍以上の精度向上を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-15T03:49:04Z)
• Unleashing the Power of Vision-Language Models for Long-Tailed Multi-Label Visual Recognition [55.189113121465816]
  本稿では,長い尾を持つ多ラベル視覚認識のための新しい相関適応プロンプトネットワーク(CAPNET)を提案する。 CAPNETはCLIPのテキストエンコーダからの相関を明示的にモデル化する。 テスト時間アンサンブルによる一般化を改善し、視覚・テクスチャのモダリティを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-25T18:57:28Z)
• BECLR: Batch Enhanced Contrastive Few-Shot Learning [1.450405446885067]
  教師なしの少数ショット学習は、トレーニング時にアノテーションへの依存を捨てることで、このギャップを埋めようとしている。 本稿では,高度に分離可能な潜在表現空間を促進するために,新しい動的クラスタ mEmory (DyCE) モジュールを提案する。 そして、数ショットの推論段階でサンプルバイアスの問題に取り組みます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T10:52:43Z)
• Beyond Prototypes: Semantic Anchor Regularization for Better Representation Learning [82.29761875805369]
  表現学習の最終的な目標の1つは、クラス内のコンパクトさとクラス間の十分な分離性を達成することである。 本稿では,機能セントロイドとして機能する事前定義されたクラスアンカーを用いて,特徴学習を一方向ガイドする新しい視点を提案する。 提案したSemantic Anchor Regularization (SAR) は,既存モデルのプラグアンドプレイ方式で使用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T05:52:38Z)
• Read Between the Layers: Leveraging Multi-Layer Representations for Rehearsal-Free Continual Learning with Pre-Trained Models [15.847302755988506]
  本研究では,非定常分布から連続的なタスク列を学習しなければならない連続学習問題に対処する。 プレトレーニングネットワークの複数の中間層からの2次特徴統計量を利用する,CL に対する新しいプロトタイプベースのアプローチである LayUP を提案する。 その結果、CLにおける事前学習モデルの表現能力を完全に消耗させることは、最終的な埋め込みをはるかに超えることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-13T13:11:44Z)
• Subclass-balancing Contrastive Learning for Long-tailed Recognition [38.31221755013738]
  不均衡なクラス分布を持つロングテール認識は、実践的な機械学習アプリケーションで自然に現れる。 そこで我々は,各ヘッドクラスを複数のサブクラスにクラスタリングする,新しいサブクラスバランス・コントラッシブ・ラーニング・アプローチを提案する。 我々は,長期化ベンチマークデータセットの一覧からSBCLを評価し,最先端のパフォーマンスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-28T05:08:43Z)
• SoLar: Sinkhorn Label Refinery for Imbalanced Partial-Label Learning [31.535219018410707]
  部分ラベル学習(Partial-label Learning, PLL)は、トレーニングサンプルが一般に、単一の真実ではなく、一連の候補ラベルに関連付けられている、独特な弱い教師付き学習課題である。 本稿では,境界クラス事前分布のマッチングに向けて,曖昧なラベルを洗練するための新しいフレームワークであるSoLarを提案する。 SoLarは、従来の最先端の手法に比べて、標準化されたベンチマークにおいてかなり優れた結果を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-21T14:00:16Z)
• Constructing Balance from Imbalance for Long-tailed Image Recognition [50.6210415377178]
  多数派(頭)クラスと少数派(尾)クラスの不均衡は、データ駆動のディープニューラルネットワークを著しく歪ませる。 従来の手法では、データ分散、特徴空間、モデル設計の観点からデータ不均衡に対処していた。 ラベル空間を段階的に調整し,ヘッドクラスとテールクラスを分割することで,簡潔なパラダイムを提案する。 提案モデルでは,特徴評価手法も提供し,長期的特徴学習の道を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-04T10:22:24Z)
• You Only Need End-to-End Training for Long-Tailed Recognition [8.789819609485225]
  クロスエントロピー損失は、不均衡なデータに非常に相関した特徴をもたらす傾向にある。 ブロックベース相対平衡バッチサンプリング(B3RS)とバッチ埋め込みトレーニング(BET)の2つの新しいモジュールを提案する。 CIFAR-LT と ImageNet-LT の長期分類ベンチマークによる実験結果から,本手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-11T11:44:09Z)
• Targeted Supervised Contrastive Learning for Long-Tailed Recognition [50.24044608432207]
  実世界のデータは、しばしば重いクラス不均衡の長い尾の分布を示す。 教師付きコントラスト学習は性能向上に寄与するが、過去のベースラインは不均衡なデータ分布によってもたらされる不均一さに悩まされている。 我々は,超球面上の特徴分布の均一性を改善するための教師付きコントラスト学習(TSC)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-27T22:40:10Z)
• Adaptive Class Suppression Loss for Long-Tail Object Detection [49.7273558444966]
  アダプティブクラス抑圧損失(ACSL:Adaptive Class Suppression Loss)を考案し,尾部カテゴリの検出性能を改善する。 当社のACSLはResNet50-FPNで5.18%と5.2%の改善を実現し,新たな最先端技術を実現した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-02T05:12:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。