機械学習
Distance CorrelationとPartial Distance Correlation について
· ☕ 4 min read
概要 pearsonの相関係数は線形な関係しか捉えることが出来ない. そこで, 点同士の距離を用いたDistance Correlationという相関係数が提案された. さらに, Distance Correlationを拡張し, 内積の期待値が共分散の二乗となるようなヒルベルト空間を定義したPartial Distance Correlationが提案されている. ...


【論文メモ】Deep Learning without Shortcuts: Shaping the Kernel with Tailored Rectifiers
· ☕ 8 min read
はじめに ICLR22 [paper] 深層学習において, 残差接続は不可欠な存在となりつつある 残差接続により, より深い層数のNNを実現できるようになった 残差接続に対する解釈の矛盾 昨今の研究により残差接続は比較的浅い層をアンサンブルするような効果があるとの見方が強まっている しかし, 「深層」学習という名が体を表す通り, 一般には「層を増やす」ことがモデ ...


日本語版Image Captioningの学習・推論コードを提供する
· ☕ 1 min read
ひょんなことから最近Image Captioning(画像キャプション生成)を触っている だが, ググってもググっても日本語でImage Captioningしてる人があまりに居ない… コードを検索してもヒットしたのはこの子だけ…🤔 (しかもChainer …) https://github.com/yuyay/chainer_nic 日本語での画像キャプション生成界隈はプレイヤ ...


【論文メモ】Can Neural Nets Learn the Same Model Twice? Investigating Reproducibility and Double Descent from the Decision Boundary Perspective
· ☕ 4 min read
はじめに CVPR22 決定境界を描画し, 再現性と汎化性について定量的に考察した論文 決定境界の描画 (領域の決定) 如何に決定境界を描画するかが重要になってくる その上でまず, データ多様体 $\mathcal{M}$の近傍(on-manifold)を取るのか, $\mathcal{M}$から離れた領域(off-manifold)を取るのかを考 ...


Stochastic Gradient Langevin Dynamicsを理解する
· ☕ 4 min read
はじめに MCMCの一種 目標: ある分布 $\pi(x)$からのサンプリングを行いたい Metropolis-Hastingsアルゴリズム (MH) Hamiltonian Monte Carlo (HMC) Langevin Dynamics (Metropolis-adjusted Langevin Algorithm) Stochastic Gradient Langevin Dynamics (SGLD) の順に見ていくと理解しやすい Metropolis-Hastings Metropolis-Hastingsについては既知のもとする 提案分布 $q(z)$を元に判定関数を用いて受容・棄却を行うMCMC cf. ...

Energy Based Model
· ☕ 3 min read
Energy Based Model 生成モデルによく用いられる 拡散モデルとも関係が深い 分類回帰問題についてはYour classifier is secretly an energy based model and you should treat it like oneを参照 GANやVAE同様, データ $x$は何らかの高次元確率分布 $p(x)$からサンプリングされたものと仮定する EBMでは以下のように確率分布 $p(x)$を仮定し, $E_{\theta}(\boldsym ...


Peter Anderson
· ☕ 1 min read
すげえ人 SPICE SPICE: Semantic Propositional Image Caption Evaluation REVERIE REVERIE - Remote Embodied Visual Referring Expression in Real Indoor Environments Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering Sim-to-Real Transfer for Vision-and-Language Navigation など, めちゃくちゃよく見る論文の著者 今はGoogleにいるらしい ...

日本語キャプションデータセット
· ☕ 1 min read
STAIR MSCOCOにキャプションを付与 全部で820,310件のキャプション http://captions.stair.center/ Yuya Yoshikawa, Yutaro Shigeto, and Akikazu Takeuchi, “STAIR Captions: Constructing a Large-Scale Japanese Image Caption Dataset”, Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), Short Paper, 2017. YJ Captions 26k Dataset こちらもMSCOCOにキャプションを付与したもので, ACL2016 キャプション数がSTAIRの1/6程度 https://github.com/yahoojapan/YJCaptions Takashi Miyazaki and Nobuyuki Shimizu. 2016. Cross-Lingual Image Caption Generation. In Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pages 1780 ...

RPN
· ☕ 1 min read
Resion Proposal Network 背景なのか, 物体が写っているのかだけを識別するサブモジュール Faster-RCNNにおいては, ①RPNで領域を絞ってから, ②それぞれ個々の物体についてラベルを絞っていく Faster-RCNNの学習では, 「RPNの重み更新→モデル全体の重み更新」を繰り返して学習 RPNでは, Anchor boxが背景か物体か / 物体ならばGTとの ...


ReferItGame
· ☕ 1 min read
画像-参照表現におけるデータセット 割と大きいデータセットみたい the game has produced a dataset containing 130,525 expressions, referring to 96,654 distinct objects, in 19,894 photographs of natural scenes. ゲーム形式でアノテーションされる アノテータは二人 二人でアノテーションを行う まずプレイヤーAがキャプションを考える 次にもうひとりのプレイヤーBがそのキャプションが正しいかを当てる BはAのキャプションが指している物体をクリ ...


PCA Color Augmentation (PCACA)
· ☕ 1 min read
AlexNetで使われたらしいData augumentation手法 そんなに使われてるイメージはない. 古代の手法?? Fancy PCA / PCACAとも言うらしい?(要出典) 画像中の色の分布を考慮したデータ拡張ができる 例えば, 明るいところは明るく, 暗いところは暗く調節できる 流れは簡単 $C\times H\times W$をflattenして, $C\times HW$にする 各チャネ ...

NTK
· ☕ 1 min read
Neural Tangent Kernel 以下に示すようなカーネル $$k_{\mathrm{NTK}}(x_i, x_j) = E_{\theta \sim \N} \left\langle \frac{\partial f(x_i; \theta)}{\partial \theta}, \frac{\partial f(x_j; \theta)}{\partial \theta} \right\rangle$$ 特に, 入力をhypersphereに限定すると, MLPのNTKは $h_{\mathrm{NTK}}(\mathbf x_i^\top \mathbf x_j)$と内積の形で書ける 幅が無限にデカイ全結合層を考えると, 重みはほとんど初期値の近くしか動かず, このモデルはNTKによるカーネル回帰と同じ挙動をする(らしい) なので, NNの解析がかな ...

残差接続
· ☕ 1 min read
残差の何がうれしいか? そのモジュールが特徴量変換器として必要なければスキップすることができる 言い換えれば, 恒等変換が起点となるので, 恒等写像が簡単に実現できる ...