論文の概要: Semi-supervised Disentanglement with Independent Vector Variational
Autoencoders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.06581v1
- Date: Sat, 14 Mar 2020 09:20:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-23 20:04:29.744694
- Title: Semi-supervised Disentanglement with Independent Vector Variational
Autoencoders
- Title(参考訳): 独立ベクトル変分オートエンコーダを用いた半教師付き乱れ
- Authors: Bo-Kyeong Kim, Sungjin Park, Geonmin Kim, Soo-Young Lee
- Abstract要約: 本研究では,データ生成因子を変分オートエンコーダ内の2つの潜在ベクトルに分割する。
個別のクラスの特徴を学習するために,少量のラベル付きデータを用いた監視を導入する。
i) このベクトル独立項は、複数の潜在ベクトルと下界を分解した証拠から得られた結果の中に存在し、(ii)ベクトル内の総相関を減らし、その独立を奨励することにより、非絡み合い性能が向上することを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.700240949386079
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We aim to separate the generative factors of data into two latent vectors in
a variational autoencoder. One vector captures class factors relevant to target
classification tasks, while the other vector captures style factors relevant to
the remaining information. To learn the discrete class features, we introduce
supervision using a small amount of labeled data, which can simply yet
effectively reduce the effort required for hyperparameter tuning performed in
existing unsupervised methods. Furthermore, we introduce a learning objective
to encourage statistical independence between the vectors. We show that (i)
this vector independence term exists within the result obtained on decomposing
the evidence lower bound with multiple latent vectors, and (ii) encouraging
such independence along with reducing the total correlation within the vectors
enhances disentanglement performance. Experiments conducted on several image
datasets demonstrate that the disentanglement achieved via our method can
improve classification performance and generation controllability.
- Abstract(参考訳): 本研究では,データ生成因子を変分オートエンコーダ内の2つの潜在ベクトルに分割することを目的とする。
1つのベクトルは対象の分類タスクに関連するクラス要素をキャプチャし、もう1つのベクトルは残りの情報に関連するスタイル要素をキャプチャする。
離散クラスの特徴を学習するために,少数のラベル付きデータを用いて,既存の教師なし手法で実施されるハイパーパラメータチューニングに要する労力を,簡便かつ効果的に削減できる監視手法を導入する。
さらに,ベクトル間の統計的独立性を促進する学習目標を提案する。
私たちはそれを示します
i) このベクトル独立項は、複数の潜伏ベクトルに下限の証拠を分解して得られる結果の中に存在し、
2) ベクトル内の総相関の低減とともに独立性を促進することにより, 絡み合い性能が向上する。
複数の画像データセットで実施した実験により,本手法で達成した絡み合いが分類性能と生成制御性を向上させることを証明した。
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