Основні поняття
提案された方法は、固定されたプロトタイプを使用し、訓練中にそれらを変更せず、大きなマージンのセパレーションを維持し、メトリックスペースの効果的な利用を実現します。
Анотація
ソフトマックス分類器と比較して非パラメトリック代替手法の制約や問題点が明確に示されている。
プロトタイプの事前分布と固定化が重要であり、その効果が実験結果から示されている。
メイン実験およびアブレーション研究によって提案手法の有効性が確認されている。
Introduction
最近の研究では、ソフトマックス分類器を非パラメトリックな解決策で置き換えることに焦点が当てられています。
提案手法は、事前にプロトタイプを配布し、訓練中にそれらを固定することで大きなマージンセパレーションを保ちます。
Methodology
プロトタイプの一様な分布やラベル対プロトタイプ割り当ての最適化が重要であることが示唆されています。
メイン実験およびアブレーション研究によって提案手法の有効性が確認されました。
Experiment Results
平衡および長尾型データセットで提案手法は他手法よりも優れた結果を示しています。
次元数がクラス数よりも低い場合、提案手法は特に優れた性能を発揮します。
Цитати
"Our method distributes prototypes before training and fixes them during training, to maintain the large-margin separation among prototypes and better metric space exploitation."
"The efficacy of the proposed method is demonstrated through various experiments on balanced/long-tail classification tasks and ablation studies."