論文の概要: Debiased Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00224v3
• Date: Wed, 21 Oct 2020 06:39:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 21:59:41.853384
• Title: Debiased Contrastive Learning
• Title（参考訳）: 偏りのある対照学習
• Authors: Ching-Yao Chuang, Joshua Robinson, Lin Yen-Chen, Antonio Torralba, Stefanie Jegelka
• Abstract要約: 我々は,同ラベルデータポイントのサンプリングを補正する,偏りのあるコントラスト目的の開発を行う。 実証的に、提案する目的は、視覚、言語、強化学習ベンチマークにおける表現学習の最先端を一貫して上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.98602526764599
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A prominent technique for self-supervised representation learning has been to contrast semantically similar and dissimilar pairs of samples. Without access to labels, dissimilar (negative) points are typically taken to be randomly sampled datapoints, implicitly accepting that these points may, in reality, actually have the same label. Perhaps unsurprisingly, we observe that sampling negative examples from truly different labels improves performance, in a synthetic setting where labels are available. Motivated by this observation, we develop a debiased contrastive objective that corrects for the sampling of same-label datapoints, even without knowledge of the true labels. Empirically, the proposed objective consistently outperforms the state-of-the-art for representation learning in vision, language, and reinforcement learning benchmarks. Theoretically, we establish generalization bounds for the downstream classification task.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き表現学習の顕著なテクニックは、意味論的に類似し、異なるサンプル対を対比することである。 ラベルへのアクセスがない場合、異種(負)の点は通常ランダムにサンプリングされたデータポイントとされ、これらの点が実際には同じラベルを持つ可能性があることを暗黙的に受け入れる。 当然のことながら、真に異なるラベルからネガティブなサンプルをサンプリングすることで、ラベルが利用できる合成環境ではパフォーマンスが向上する。 この観測により, 真のラベルの知識がなくても, 同一ラベルデータポイントのサンプリングを補正する, 偏りのあるコントラクティブな目標を考案した。 実証的に、提案する目的は、視覚、言語、強化学習ベンチマークにおける表現学習の最先端を一貫して上回る。 理論的には、下流分類タスクの一般化境界を確立する。

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