主要观点总结
文章介绍了一种新的方法——HypStructure，该方法基于双曲结构正则化，用于将标签层次结构嵌入到学习的表示中。该方法受到双曲空间在建模层次关系中的优势启发，可以显式利用现实世界中数据集的类别之间的自然层次结构或固有标签结构。HypStructure是一个简单而有效的正则化器，可以与任何标准任务损失结合，学习基于层次结构的信息特征。在多个大规模视觉基准测试上，该方法在减少失真和提升泛化性能方面非常有效，特别是在低维场景下。此外，文章还进行了特征值分析，将表示几何与观察到的改进的分布外（OOD）检测性能关联起来。
关键观点总结
关键观点1: 提出一种新的方法——HypStructure，基于双曲结构正则化，用于将标签层次结构嵌入到学习的表示中。
该方法受到双曲空间在建模层次关系中的优势的启发，旨在利用数据集中的自然层次结构或固有标签结构。
关键观点2: HypStructure是一个简单而有效的正则化器，可以与任何标准任务损失结合。
它能够帮助学习基于层次结构的信息特征，从而提高模型的性能。
关键观点3: 在多个大规模视觉基准测试上，HypStructure在减少失真和提升泛化性能方面非常有效。
特别是在低维场景下，该方法的效果更为显著。
关键观点4: 文章进行了特征值分析，将表示几何与观察到的改进的分布外（OOD）检测性能关联起来。
这有助于更好地理解结构化表示和模型性能之间的关系。
文章预览
大多数现实世界的数据集都包含类别之间的自然层次结构，或者具有固有的标签结构，这些结构要么已经存在，要么可以低成本地构建。然而，大多数现有的表示学习方法忽略了这一层次结构，将标签视为置换不变。近期的研究[104]提出显式地利用这些结构信息，但使用欧几里得距离可能会扭曲底层语义上下文[8]。在这项工作中，受到双曲空间在建模层次关系中的优势启发，我们提出了一种新的方法——HypStructure：一种基于双曲结构正则化的方法，用于准确地将标签层次结构嵌入到学习的表示中。HypStructure 是一个简单而有效的正则化器，由基于双曲树的表示损失和居中损失组成。它可以与任何标准任务损失结合，学习基于层次结构的信息特征。在多个大规模视觉基准测试上的大量实验表明，HypStructure 在减少失真和提升泛化性能方面非常有效，尤其
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