論文の概要: Self-Damaging Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02990v1
• Date: Sun, 6 Jun 2021 00:04:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-06-13 23:32:52.003918
• Title: Self-Damaging Contrastive Learning
• Title（参考訳）: 自己障害型コントラスト学習
• Authors: Ziyu Jiang, Tianlong Chen, Bobak Mortazavi, Zhangyang Wang
• Abstract要約: ラベルのないデータは一般に不均衡であり、長い尾の分布を示す。 本稿では,クラスを知らずに表現学習を自動的にバランスをとるための,自己学習コントラスト学習という原則的枠組みを提案する。 実験の結果,SDCLRは全体としての精度だけでなく,バランス性も著しく向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.34124578823977
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent breakthrough achieved by contrastive learning accelerates the pace for deploying unsupervised training on real-world data applications. However, unlabeled data in reality is commonly imbalanced and shows a long-tail distribution, and it is unclear how robustly the latest contrastive learning methods could perform in the practical scenario. This paper proposes to explicitly tackle this challenge, via a principled framework called Self-Damaging Contrastive Learning (SDCLR), to automatically balance the representation learning without knowing the classes. Our main inspiration is drawn from the recent finding that deep models have difficult-to-memorize samples, and those may be exposed through network pruning. It is further natural to hypothesize that long-tail samples are also tougher for the model to learn well due to insufficient examples. Hence, the key innovation in SDCLR is to create a dynamic self-competitor model to contrast with the target model, which is a pruned version of the latter. During training, contrasting the two models will lead to adaptive online mining of the most easily forgotten samples for the current target model, and implicitly emphasize them more in the contrastive loss. Extensive experiments across multiple datasets and imbalance settings show that SDCLR significantly improves not only overall accuracies but also balancedness, in terms of linear evaluation on the full-shot and few-shot settings. Our code is available at: https://github.com/VITA-Group/SDCLR.
• Abstract（参考訳）: 対照的な学習によって達成された最近のブレークスルーは、教師なしトレーニングを現実世界のデータアプリケーションに展開するペースを加速させる。 しかし、実際のラベル付きデータは一般に不均衡であり、長い尾の分布を示しており、最新のコントラスト学習手法が現実的なシナリオでどの程度頑健であるかは明らかでない。 本稿では,自傷的コントラスト学習(self-damaging contrastive learning, sdclr)と呼ばれる原則フレームワークを用いて,クラスを知らずに表現学習を自動的にバランスさせる手法を提案する。 我々の主なインスピレーションは、ディープモデルがサンプルを記憶し難いこと、そしてそれらがネットワークプルーニングによって露呈されることを最近の発見から得ている。 さらに、ロングテールサンプルは、不十分な例のためにモデルがうまく学習するのは難しいと仮定するのも自然である。 したがって、SDCLRの重要な革新は、ターゲットモデルとは対照的に、動的自己競合モデルを作ることである。 トレーニング中、2つのモデルを対比することで、現在のターゲットモデルにとって最も簡単に忘れられるサンプルのオンラインマイニングが適応され、対照的な損失が暗黙的に強調される。 複数のデータセットにわたる大規模な実験と不均衡設定により、SDCLRは全体的な精度だけでなく、フルショット設定と少数ショット設定の線形評価においても、バランス性も大幅に向上することが示された。 私たちのコードは、https://github.com/VITA-Group/SDCLR.comで利用可能です。

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