The wavelet scattering transform creates geometric invariants and deformation stability from an initial structured signal. In multiple signal domains it has been shown to yield more discriminative representations compared to other non-learned representations, and to outperform learned representations in certain tasks, particularly on limited labeled data and highly structured signals. The wavelet filters used in the scattering transform are typically selected to create a tight frame via a parameterized mother wavelet. Focusing on Morlet wavelets, we propose to instead adapt the scales, orientations, and slants of the filters to produce problem-specific parametrizations of the scattering transform. We show that our learned versions of the scattering transform yield significant performance gains over the standard scattering transform in the small sample classification settings, and our empirical results suggest that tight frames may not always be necessary for scattering transforms to extract effective representations.


翻译:散落的波子变换会从初始结构化信号中产生几何变异和变形稳定性。 在多个信号域中,显示它与其他非学习的表示相比,产生更具歧视性的表示方式,在某些任务中表现优于所学的表示方式,特别是在有限的标签数据和高度结构化的信号方面。 散落变换中使用的波子过滤器通常被选为通过参数化母波子建立紧身框架。 聚焦于摩尔特波子,我们提议对过滤器的尺寸、方向和倾斜进行调整,以产生分散变异的偏差。 我们显示,我们所学的分散变异版本在小样本分类设置的标准分散变异方面产生显著的性能收益,我们的经验结果表明,为了提取有效的表达方式,分散变异的变形不一定需要紧身框架。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
28+阅读 · 2021年8月2日
【图与几何深度学习】Graph and geometric deep learning,49页ppt
专知会员服务
41+阅读 · 2021年4月2日
最新《几何深度学习》教程,100页ppt,Geometric Deep Learning
专知会员服务
100+阅读 · 2020年7月16日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
LibRec 每周算法:Collaborative Metric Learning (WWW'17)
LibRec智能推荐
6+阅读 · 2017年7月4日
Arxiv
1+阅读 · 2021年9月21日
Arxiv
13+阅读 · 2021年5月25日
Geometric Graph Convolutional Neural Networks
Arxiv
10+阅读 · 2019年9月11日
Arxiv
8+阅读 · 2018年5月15日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
LibRec 每周算法:Collaborative Metric Learning (WWW'17)
LibRec智能推荐
6+阅读 · 2017年7月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员