問題 No.1269
顔認証システムや類似画像検索システムを構築するため、深層距離学習を用いて画像間の類似度をモデルに学習させたい。この目的で用いられるTriplet Lossにおいて、ネットワークを最適化するための損失計算のロジックとして正しいものはどれか。
【正解の解説】
基準データに対して、同じクラスのデータとの距離を近づけ、同時に異なるクラスのデータとの距離を一定の余白以上に遠ざけるように計算する。
Triplet Lossは、同じ種類のものは近く、異なる種類のものは遠ざかるように、3つの画像の関係を学習する手法です。
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【その他の選択肢の解説】
基準となるデータと正解ラベルとの間の交差エントロピー誤差関数を計算し、分類エラーがゼロになるように重みを更新する。
これは通常の分類問題の学習手法であり、画像同士の距離を学習する距離学習とは異なります。
基準となるデータにガウスノイズを加え、そのノイズを完全に除去して元の画像を復元できるかどうかの誤差を計算する。
これはオートエンコーダ等の再構成タスクであり、画像を復元する手法です。
2つの同一ネットワークに同じ画像を入力し、片方のネットワークのパラメータ更新を遅らせることで、出力ベクトルの差を最小化する。
これはSiamese Networkなどで似たような画像を比較する手法の一つですが、Triplet Lossの基本的な考え方とは少し異なります。