#170
summarized by : Yoshiki
SoDeep: A Sorting Deep Net to Learn Ranking Loss Surrogates

どんな論文か?

クロスモーダルリトリーバル等ではDNNの評価に微分不可能なランクキングを用いた評価指標が使われる。従来、ロス関数として微分可能な代理のロス関数を用いて学習してきた。本研究では連続値のスコアを離散の順序に置き換えるというランク付けの微分不可能な部分を事前学習可能なDNNに置き換える。連続のスコアを何らかの乱数で生成し学習データとすれば正解のランクは容易に生成でき事前学習は容易。
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新規性

従来手法はロス関数の代理を考えてきたが、本手法はランキングプロセス自体をDNNで置き換える。

結果

クロスモーダルリトリーバル、マルチラベルくらす分類、visual memorability rankingに適用有効性を確認。

その他(なぜ通ったか?等)