論文の概要: Odd-One-Out Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07966v1
• Date: Mon, 14 Dec 2020 22:01:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-08 17:56:58.185805
• Title: Odd-One-Out Representation Learning
• Title（参考訳）: Odd-One-Out Representation Learning
• Authors: Salman Mohammadi, Anders Kirk Uhrenholt and Bj{\o}rn Sand Jensen
• Abstract要約: ランダム・ワン・アウト観測に基づく下流の弱教師付きタスクがモデル選択に適していることを示す。 また,この課題を高度に遂行する,目覚しいメトリック学習型VAEモデルが,他の標準の教師なしおよび弱教師付きアンタングルメントモデルよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6822770693792826
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The effective application of representation learning to real-world problems requires both techniques for learning useful representations, and also robust ways to evaluate properties of representations. Recent work in disentangled representation learning has shown that unsupervised representation learning approaches rely on fully supervised disentanglement metrics, which assume access to labels for ground-truth factors of variation. In many real-world cases ground-truth factors are expensive to collect, or difficult to model, such as for perception. Here we empirically show that a weakly-supervised downstream task based on odd-one-out observations is suitable for model selection by observing high correlation on a difficult downstream abstract visual reasoning task. We also show that a bespoke metric-learning VAE model which performs highly on this task also out-performs other standard unsupervised and a weakly-supervised disentanglement model across several metrics.
• Abstract（参考訳）: 実世界の問題に対する表現学習の効果的な応用は、有用な表現を学習するための技術と表現の性質を評価するための堅牢な方法の両方を必要とする。 非教師付き表現学習における最近の研究は、非教師付き表現学習アプローチが完全に教師付き歪曲尺度に依存していることを示している。 現実世界の多くのケースでは、接地的真理要因は収集に費用がかかるか、知覚などのモデル化が難しい。 本稿では,下流の難解な抽象的視覚的推論タスクに対して高い相関を観測することにより,オッズワンアウト観察に基づく弱教師付き下流タスクがモデル選択に適していることを示す。 また、このタスクで高い性能を発揮できる、目覚ましいメトリック学習型VAEモデルが、他の標準教師なしおよび弱教師付きアンタングルメントモデルよりも優れていることを示す。

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