ZPD-Loss - uma nova função de perda baseada no Doddington Zoo.

Abstract

Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.Os avanços em Deep Metric Learning (DML) têm impulsionado o desenvolvimento de modelos capazes de aprender representações discriminativas e medir similaridades de forma mais precisa. No entanto, funções de perda tradicionais ainda enfrentam limitações relacionadas ao overfitting e ao equilíbrio entre diferentes tipos de erro. Neste contexto, este trabalho propõe a Zoo Proxy Decidability Loss (ZPD-Loss), uma nova função de perda derivada da Decidability Loss (D-Loss) e da Proxy-Decidability Loss (PD-Loss), incorporando penalizações inspiradas nos conceitos do Doddington Zoo. A formulação proposta utiliza as taxas de falsas aceitações e falsas rejeições como elementos de ponderação no cálculo da D-Loss, promovendo uma otimização mais estável e equilibrada, além de empregar a abordagem de proxies, assim como ocorre na PD-Loss. Os experimentos realizados com a arquitetura Convolutional Neural Network ResNet-50 em diferentes bases de dados de image retrieval, como CUB-200-2011 (imagens de aves), CARS196 (imagens de carros) e LFW (imagens de pessoas), demonstraram que a ZPD-Loss supera a D-Loss em todos os cenários avaliados e a PD-Loss em metade deles, apresentando desempenho superior em métricas como o Recall@K. Os resultados indicam que a abordagem proposta contribui para aprimorar a capacidade de generalização e a robustez de métodos baseados em DML, reforçando seu potencial em tarefas que dependem de representações discriminativas e comparações de similaridade.Advances in Deep Metric Learning (DML) have driven the development of models capable of learning highly discriminative representations and measuring similarity with greater precision. However, traditional loss functions still face limitations rela- ted to overfitting and the balance between different types of errors. In this context, this work proposes Zoo Proxy Decidability Loss (ZPD-Loss), a new loss function derived from Decidability Loss (D-Loss) and Proxy-Decidability Loss (PD-Loss), incorporating penalty terms inspired by the concepts of the Doddington Zoo. The proposed formulation uses the False Acceptance Rate (FAR) and False Rejection Rate (FRR) as weighting factors in the computation of D-Loss, promoting a more stable and balanced optimization process while also employing a proxy-based ap- proach, as in PD-Loss. Experiments conducted with the ResNet-50 Convolutional Neural Network architecture on different image retrieval benchmark datasets, inclu- ding CUB-200-2011 (bird images), CARS196 (car images), and LFW (face images), demonstrated that ZPD-Loss outperforms D-Loss in all evaluated scenarios and PD- Loss in half of them, achieving superior performance in metrics such as Recall@K. The results indicate that the proposed approach enhances the generalization capa- bility and robustness of DML based methods, reinforcing its potential for tasks that rely on discriminative representations and similarity comparisons