Data för ansiktsanalys uppvisar ofta mycket skev klassdistribution, dvs. de flesta data tillhör ett fåtal majoritetsklasser, medan minoritetsklasserna endast innehåller en knapp mängd fall. För att mildra denna fråga följer moderna metoder för djupinlärning vanligtvis klassiska strategier som klassomsampling eller kostnadskänslig utbildning. I detta dokument genomför vi omfattande och systematiska experiment för att validera effektiviteten i dessa klassiska system för representationsinlärning på klass-obalanserade data. Vi visar vidare att mer diskriminerande djup representation kan läras genom att upprätthålla ett djupt nätverk för att upprätthålla inter-cluster marginaler både inom och mellan klasser. Denna snäva begränsning minskar på ett effektivt sätt klassobalansen i det lokala dataområdet, vilket innebär att mycket mer balanserade klassgränser skärs upp lokalt. Vi visar att det är lätt att placera vinkelmarginaler mellan klusterfördelningarna på ett hypersfärgrenrör. Sådana lärda klusterbaserade Large Margin Local Embedding (CLMLE), i kombination med en enkel k -nearest klusteralgoritm, visar betydande förbättringar i noggrannhet över befintliga metoder på både ansiktsigenkänning och ansiktsattribut förutsägelser uppgifter som uppvisar obalanserad klass distribution.
Huang m.fl. I REF föreslås lokalt inbäddade klusterbaserade stora marginaler som minskar den lokala dataobalansen.
Deep Imbalanced Learning for Face Recognition and Attribute Prediction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}