Die Studie untersucht die Leistung hierarchischer semantischer Segmentierung und stellt fest, dass die berichteten Verbesserungen gegenüber flachen Klassifizierern nicht auf die semantische Hierarchie selbst zurückzuführen sind. Stattdessen zeigt sich, dass flache Klassifizierer im euklidischen Raum eine Verzerrung ("parent bias") zugunsten bestimmter Gruppierungen von Unterkategorien in Überklassen aufweisen.
Um dieses Problem zu lösen, wird die Verwendung des hyperbolischen Poincaré-Modells vorgeschlagen. Dieses Geometriemodell weist eine gleichmäßigere Distanzverteilung zwischen Klassenrepräsentationen auf, was zu einer deutlich besseren Kalibrierung und Genauigkeit der Vorhersagen für übergeordnete Kategorien führt, insbesondere auf herausfordernden Testdatensätzen. Die Ergebnisse zeigen, dass das Poincaré-Modell eine vielversprechende Alternative zur Modellierung hierarchischer semantischer Beziehungen darstellt.
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