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Towards an Explainable Comparison and Alignment of Feature Embeddings

Created by
  • Haebom

作者

Mohammad Jalali, Bahar Dibaei Nia, Farzan Farnia

概要

この論文では、異なる特徴埋め込みモデルの比較のための新しいフレームワークであるSpectral Pairwise Embedding Comparison（SPEC）を提案します。既存の研究が主に分類性能に基づく数値比較に焦点を当てたのとは異なり、SPECは埋め込み空間内のサンプルグループクラスタリングの不一致を分析し、埋め込み間の差を解析的に比較します。両方の埋め込みから導出されたカーネル行列を利用し、差分カーネル行列の一意の分解を介して2つの埋め込みによって異なるキャプチャされたサンプルクラスタを検出します。サンプルサイズに直線的に増加する計算の複雑さを持つ拡張可能な実装を提供し、2つの埋め込みを整列して、1つの埋め込みで識別されたクラスターが別のモデルでも捕捉されるようにする最適化の問題を紹介します。 ImageNetやMS-COCOなどの大規模データセットで埋め込みを比較してソートするSPECの適用を示す数値結果を提供します。

Takeaways、Limitations

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Takeaways:
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従来の数値的性能比較を超えて、埋め込み間の違いを解析的に比較し理解できる新しいフレームワークを提供します。
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大規模なデータセットに適用可能なスケーラブルなアルゴリズムを提示します。
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2 つの埋め込み間のクラスターの整列により、モデルの相互理解度を高めることができます。
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Limitations：
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提案されたフレームワークのパフォーマンスは、参照データセットのクラスタリング特性に依存する可能性があります。
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高次元データに適用すると、計算の複雑さが依然として高い可能性があります。
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様々なタイプの埋め込みモデルに対する一般化性能のさらなる研究が必要である。
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