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J-GLOBAL ID：202202228348490846   整理番号：22A0942023

新規性検出のためのクラス属性矛盾学習【JST・京大機械翻訳】

Class-attribute inconsistency learning for novelty detection

著者 (5件)： Du Shuaiyuan (Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control, Ministry of Education, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, 430074, China) ,  Hong Chaoyi (Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control, Ministry of Education, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, 430074, China) ,  Chen Yinpeng (Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control, Ministry of Education, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, 430074, China) ,  Cao Zhiguo (Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control, Ministry of Education, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, 430074, China) ,  Zhang Ziming (Department of Electrical and Computer Engineering, Worcester Polytechnic Institute, Worcester, MA 01609, USA)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 126  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,その目標が試験中の非意味クラスからインスタンスを認識することである新規性検出の問題に取り組んだ。著者らの重要なアイデアは,クラス類似性と(ラテント)属性類似性の間の不整合を利用することである。新しいクラスは,ある既知のクラス(クラスレベル参照)のように全体的に現れるが,しばしば他のもの(属性レベル参照)と類似のユニークな特性を示すという観察によって動機づけられる。すなわち,関連するクラスと属性レベル基準は,しばしば新しいクラスに対して矛盾する。新しい2段階クラス属性不整合学習ネットワーク(CAILNet)を提案して,新規性検出のためのクラス属性不整合を調査した。ステージ1は,クラスラベルと偽属性ラベルに基づくクラスと属性特徴の両方を学習することを目的とし,ステージ2は,対応する参照を探索し,最終新規性決定のための細粒比較を行うことを目的とする。経験的に,3つのベンチマークデータセットに関する包括的な実験を行い,最先端の性能を示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出 ,  *学習 ,  ネットワーク ,  *分類 ,  不整合 ,  類似性 ,  ベンチマーク ,  *属性 ,  性決定
準シソーラス用語： 矛盾 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 新規性検出 ,  クラス属性矛盾 ,  クラスレベル類似性 ,  属性レベル類似性

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 新規性 ,  クラス ,  属性 ,  矛盾 ,  学習