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J-GLOBAL ID：201802260882961030   整理番号：18A0137159

SPIDErの方策勾配最適化による改良された画像キャプション付け【Powered by NICT】

Improved Image Captioning via Policy Gradient optimization of SPIDEr

著者 (5件)： Liu Siqi ,  Zhu Zhenhai ,  Ye Ning ,  Guadarrama Sergio ,  Murphy Kevin
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCV  ページ： 873-881  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電流像字幕法は,通常,最尤推定を介して訓練された。しかし,字幕の対数尤度スコアは品質のヒト評価と良く相関しなかった。BLEU,METEORとROUGEのような標準構文評価尺度が良く相関もされていない。新しいSPICEとCIDEr計量は良く相関したが,伝統的にを最適化する硬されてきた。本論文では,SPICEとCIDEr(SPIDErと呼ぶ組合せ)の線形結合を直接最適化するため,方策勾配(PG)法を如何に利用するかについて示す:SPICEスコアは,字幕画像に意味論的に忠実な保証され,一方CIDErスコアは,字幕は構文的流暢保証する。ここで提案したPG法は前混合法に改善し,MLE訓練を混合PGの代わりにモンテカルロrolloutsを用いた。は筆者らのアルゴリズムがミキサと比較して容易な最適化と改善された結果をもたらすことを経験的に示した。最後に,PG法を用いて,の数的指標を最適化し,強く同じモデルにより生成された字幕と比較してヒト評価者に好まれるが,MLEまたはCOCO計量を最適化するために訓練される画像キャプションをもたらす提案SPIDEr計量を含むことを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *最適化 ,  *画像 ,  ヒト ,  モンテカルロ法 ,  アルゴリズム ,  最尤法 ,  品質 ,  意味論
準シソーラス用語： 線形結合 ,  評価尺度 ,  構文 ,  スコア ,  対数尤度 ,  字幕 ,  *キャプション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 方策 ,  勾配 ,  最適化 ,  キャプション