論文の概要: Joint Wasserstein Distribution Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00389v1
• Date: Sun, 1 Mar 2020 03:39:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 13:04:22.234591
• Title: Joint Wasserstein Distribution Matching
• Title（参考訳）: ジョイントワッサースタイン分布マッチング
• Authors: JieZhang Cao, Langyuan Mo, Qing Du, Yong Guo, Peilin Zhao, Junzhou Huang, Mingkui Tan
• Abstract要約: JDM問題(Joint Distribution matching)は、2つのドメインの関節分布を一致させるために双方向マッピングを学習することを目的としており、多くの機械学習およびコンピュータビジョンアプリケーションで発生している。 2つの領域における関節分布のワッサーシュタイン距離を最小化することにより、JDM問題に対処することを提案する。 そこで我々は,難解な問題を簡単な最適化問題に還元する重要な定理を提案し,その解法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.86721884036021
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Joint distribution matching (JDM) problem, which aims to learn bidirectional mappings to match joint distributions of two domains, occurs in many machine learning and computer vision applications. This problem, however, is very difficult due to two critical challenges: (i) it is often difficult to exploit sufficient information from the joint distribution to conduct the matching; (ii) this problem is hard to formulate and optimize. In this paper, relying on optimal transport theory, we propose to address JDM problem by minimizing the Wasserstein distance of the joint distributions in two domains. However, the resultant optimization problem is still intractable. We then propose an important theorem to reduce the intractable problem into a simple optimization problem, and develop a novel method (called Joint Wasserstein Distribution Matching (JWDM)) to solve it. In the experiments, we apply our method to unsupervised image translation and cross-domain video synthesis. Both qualitative and quantitative comparisons demonstrate the superior performance of our method over several state-of-the-arts.
• Abstract（参考訳）: JDM問題(Joint Distribution matching)は、2つのドメインの関節分布を一致させるために双方向マッピングを学習することを目的としており、多くの機械学習およびコンピュータビジョンアプリケーションで発生する。 しかし、この問題は2つの重大な課題から非常に困難である。 (i)マッチングを行うために、共同分布から十分な情報を活用することは、しばしば困難である。 (ii)この問題は定式化や最適化が難しい。 本稿では、最適輸送理論に基づき、2つの領域における関節分布のワッサーシュタイン距離を最小化することにより、JDM問題に対処することを提案する。 しかし、結果の最適化問題は依然として難解である。 次に,難解な問題を簡単な最適化問題に還元する重要な定理を提案し,それを解決するための新しい手法(joint wasserstein distribution matching (jwdm)) を開発した。 実験では,教師なし画像変換とクロスドメインビデオ合成に本手法を適用した。 質的および定量的比較は,いくつかの最先端技術よりも優れた性能を示す。

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