Fugu-MT 論文翻訳(概要): GeomCA: Geometric Evaluation of Data Representations

論文の概要: GeomCA: Geometric Evaluation of Data Representations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.12486v1
Date: Wed, 26 May 2021 11:41:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-27 13:23:54.912393
Title: GeomCA: Geometric Evaluation of Data Representations
Title（参考訳）: GeomCA:データ表現の幾何学的評価
Authors: Petra Poklukar, Anastasia Varava, Danica Kragic
Abstract要約: 幾何学的および位相的特性に基づいて表現空間を評価する幾何学的成分分析(GeomCA)アルゴリズムを提案する。コントラスト学習モデルや生成モデル,教師付き学習モデルなど,さまざまなシナリオから得られた表現を分析して,その適用性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.83249229426828
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Evaluating the quality of learned representations without relying on a downstream task remains one of the challenges in representation learning. In this work, we present Geometric Component Analysis (GeomCA) algorithm that evaluates representation spaces based on their geometric and topological properties. GeomCA can be applied to representations of any dimension, independently of the model that generated them. We demonstrate its applicability by analyzing representations obtained from a variety of scenarios, such as contrastive learning models, generative models and supervised learning models.
Abstract（参考訳）: 下流のタスクに頼らずに学習した表現の品質を評価することは、表現学習における課題の1つだ。本研究では,幾何学的および位相的性質に基づいて表現空間を評価する幾何成分解析(geomca)アルゴリズムを提案する。 geomcaは、生成したモデルとは独立に、任意の次元の表現に適用することができる。コントラスト学習モデルや生成モデル,教師付き学習モデルなど,さまざまなシナリオから得られた表現を分析して,その適用性を示す。

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