論文の概要: Representation Learning via Adversarially-Contrastive Optimal Transport

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05840v1
• Date: Sat, 11 Jul 2020 19:46:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 13:00:40.422184
• Title: Representation Learning via Adversarially-Contrastive Optimal Transport
• Title（参考訳）: 逆比較最適輸送による表現学習
• Authors: Anoop Cherian, Shuchin Aeron
• Abstract要約: 我々はその問題をコントラスト表現学習の文脈に設定した。 本稿では,ワッサースタイン GAN と新しい分類器を結合するフレームワークを提案する。 我々の結果は、挑戦的なベースラインに対する競争力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.52344027750609
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we study the problem of learning compact (low-dimensional) representations for sequential data that captures its implicit spatio-temporal cues. To maximize extraction of such informative cues from the data, we set the problem within the context of contrastive representation learning and to that end propose a novel objective via optimal transport. Specifically, our formulation seeks a low-dimensional subspace representation of the data that jointly (i) maximizes the distance of the data (embedded in this subspace) from an adversarial data distribution under the optimal transport, a.k.a. the Wasserstein distance, (ii) captures the temporal order, and (iii) minimizes the data distortion. To generate the adversarial distribution, we propose a novel framework connecting Wasserstein GANs with a classifier, allowing a principled mechanism for producing good negative distributions for contrastive learning, which is currently a challenging problem. Our full objective is cast as a subspace learning problem on the Grassmann manifold and solved via Riemannian optimization. To empirically study our formulation, we provide experiments on the task of human action recognition in video sequences. Our results demonstrate competitive performance against challenging baselines.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,その暗黙時空間をキャプチャする逐次データに対するコンパクト(低次元)表現の学習問題について検討する。 データからそのような情報的手がかりの抽出を最大化するために、コントラスト表現学習の文脈内で問題を設定し、その目的を最適な輸送によって提案する。 具体的には,共同的にデータの低次元部分空間表現を求める。 (i) 最適な輸送(すなわちワッサースタイン距離)の下での逆データ分布からのデータ(この部分空間に埋め込まれた)の距離を最大化する。 (ii)時間順をキャプチャし、 (iii)データの歪みを最小限に抑える。 逆分布を生成するために,ワッサースタインGANと分類器を接続する新しいフレームワークを提案する。 我々の全目的はグラスマン多様体上の部分空間学習問題としてキャストされ、リーマン最適化によって解決される。 我々の定式化を実証的に研究するために,ビデオシーケンスにおける人間の行動認識の課題について実験を行った。 我々の結果は、挑戦的なベースラインに対する競争力を示す。

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