論文の概要: Robust Disentanglement of a Few Factors at a Time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13527v1
• Date: Mon, 26 Oct 2020 12:34:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 17:46:41.333449
• Title: Robust Disentanglement of a Few Factors at a Time
• Title（参考訳）: 一度にいくつかの要因のロバストな絡み合い
• Authors: Benjamin Estermann, Markus Marks, Mehmet Fatih Yanik
• Abstract要約: 変分オートエンコーダ(VAE)の整合性向上のための人口ベーストレーニング(PBT)を導入する。 PBT-VAEトレーニングでは、教師なしのモデルスコアとしてUnsupervised Disentanglement Ranking (UDR)を使用し、この方法でトレーニングされたモデルが、生成因子のサブセットのみを一貫して切り離す傾向を示す。 複数のデータセットとメトリクスをまたいで、最先端の教師なしのアンハンジメント性能とロバストネスを著しく改善したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.156484100374058
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Disentanglement is at the forefront of unsupervised learning, as disentangled representations of data improve generalization, interpretability, and performance in downstream tasks. Current unsupervised approaches remain inapplicable for real-world datasets since they are highly variable in their performance and fail to reach levels of disentanglement of (semi-)supervised approaches. We introduce population-based training (PBT) for improving consistency in training variational autoencoders (VAEs) and demonstrate the validity of this approach in a supervised setting (PBT-VAE). We then use Unsupervised Disentanglement Ranking (UDR) as an unsupervised heuristic to score models in our PBT-VAE training and show how models trained this way tend to consistently disentangle only a subset of the generative factors. Building on top of this observation we introduce the recursive rPU-VAE approach. We train the model until convergence, remove the learned factors from the dataset and reiterate. In doing so, we can label subsets of the dataset with the learned factors and consecutively use these labels to train one model that fully disentangles the whole dataset. With this approach, we show striking improvement in state-of-the-art unsupervised disentanglement performance and robustness across multiple datasets and metrics.
• Abstract（参考訳）: 乱れは教師なし学習の最前線にあり、データの乱れの表現は、下流タスクの一般化、解釈可能性、パフォーマンスを改善する。 現在の教師なしのアプローチは、パフォーマンスが非常に可変であり、(セミ-)教師付きアプローチのアンタングルレベルに到達できないため、現実のデータセットには適用できない。 本稿では,変分オートエンコーダ(VAE)の整合性を向上させるための集団ベーストレーニング(PBT)を導入し,教師付き環境(PBT-VAE)におけるこのアプローチの有効性を実証する。 PBT-VAEトレーニングでは、教師なしのヒューリスティックとしてUnsupervised Disentanglement Ranking (UDR)を使用し、この方法でトレーニングされたモデルが、生成因子のサブセットのみを一貫して切り離す傾向を示す。 この観測に基づいて、再帰的 rPU-VAE アプローチを導入する。 モデルの収束までトレーニングし、学習した要素をデータセットから取り除き、繰り返します。 そうすることで、データセットのサブセットに学習した要素をラベル付けし、これらのラベルを連続して使用して、データセット全体を完全に分離するモデルをトレーニングできます。 このアプローチにより、複数のデータセットやメトリクス間で、最先端の教師なしのアンタングルメント性能とロバストネスが大幅に向上することを示す。

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