論文の概要: Variational Interaction Information Maximization for Cross-domain Disentanglement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04251v1
• Date: Tue, 8 Dec 2020 07:11:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-16 21:43:43.766350
• Title: Variational Interaction Information Maximization for Cross-domain Disentanglement
• Title（参考訳）: クロスドメインディスタングルのための変分相互作用情報最大化
• Authors: HyeongJoo Hwang, Geon-Hyeong Kim, Seunghoon Hong, Kee-Eung Kim
• Abstract要約: ドメイン間の絡み合いは、ドメイン不変表現とドメイン固有表現に分割された表現の学習の問題である。 複数の情報制約の共用目的として,ドメイン不変表現とドメイン固有表現の同時学習を行った。 ゼロショットスケッチに基づく画像検索タスクにおいて,本モデルが最新性能を達成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.08140408283391
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Cross-domain disentanglement is the problem of learning representations partitioned into domain-invariant and domain-specific representations, which is a key to successful domain transfer or measuring semantic distance between two domains. Grounded in information theory, we cast the simultaneous learning of domain-invariant and domain-specific representations as a joint objective of multiple information constraints, which does not require adversarial training or gradient reversal layers. We derive a tractable bound of the objective and propose a generative model named Interaction Information Auto-Encoder (IIAE). Our approach reveals insights on the desirable representation for cross-domain disentanglement and its connection to Variational Auto-Encoder (VAE). We demonstrate the validity of our model in the image-to-image translation and the cross-domain retrieval tasks. We further show that our model achieves the state-of-the-art performance in the zero-shot sketch based image retrieval task, even without external knowledge. Our implementation is publicly available at: https://github.com/gr8joo/IIAE
• Abstract（参考訳）: ドメイン間の絡み合いはドメイン不変表現とドメイン固有表現に分けられる表現の学習の問題であり、ドメイン転送の成功や2つのドメイン間の意味的距離の測定の鍵となる。 情報理論を基礎として,複数の情報制約の連立目的として,ドメイン不変表現とドメイン固有表現の同時学習を行った。 目的の抽出可能な境界を導出し,IIAE(Interaction Information Auto-Encoder)と呼ばれる生成モデルを提案する。 提案手法は,クロスドメイン・アンタングルメントの望ましい表現と,変分オートエンコーダ(VAE)との接続に関する知見を明らかにする。 画像から画像への変換とドメイン間の検索タスクにおけるモデルの有効性を示す。 さらに, ゼロショットスケッチに基づく画像検索作業において, 外部知識を必要とせずに, 最先端の性能を実現することを示す。 私たちの実装は、https://github.com/gr8joo/IIAEで公開されています。

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