論文の概要: On the relation between statistical learning and perceptual distances
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.04427v1
- Date: Tue, 8 Jun 2021 14:56:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-09 15:36:29.392038
- Title: On the relation between statistical learning and perceptual distances
- Title（参考訳）: 統計的学習と知覚距離の関係について
- Authors: Alexander Hepburn and Valero Laparra and Raul Santos-Rodriguez and
Johannes Ball\'e and Jes\'us Malo
- Abstract要約: 近辺画像の知覚感度は近辺画像の確率と相関することを示す。
また、オートエンコーダによって誘導される距離と、それらの訓練に使用されるデータの確率分布との関係についても検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.25815733012866
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: It has been demonstrated many times that the behavior of the human visual
system is connected to the statistics of natural images. Since machine learning
relies on the statistics of training data as well, the above connection has
interesting implications when using perceptual distances (which mimic the
behavior of the human visual system) as a loss function. In this paper, we aim
to unravel the non-trivial relationship between the probability distribution of
the data, perceptual distances, and unsupervised machine learning. To this end,
we show that perceptual sensitivity is correlated with the probability of an
image in its close neighborhood. We also explore the relation between distances
induced by autoencoders and the probability distribution of the data used for
training them, as well as how these induced distances are correlated with human
perception. Finally, we discuss why perceptual distances might not lead to
noticeable gains in performance over standard Euclidean distances in common
image processing tasks except when data is scarce and the perceptual distance
provides regularization.
- Abstract（参考訳）: 人間の視覚システムの動作は、自然画像の統計と結びつくことが何度も実証されている。
機械学習はトレーニングデータの統計にも依存するため、上記の接続は(人間の視覚系の振る舞いを模倣する)知覚距離を損失関数として使用する場合に興味深い意味を持つ。
本稿では,データの確率分布,知覚距離,教師なし機械学習の非自明な関係を明らかにすることを目的とする。
この目的のために,知覚感度は近接した近傍の画像の確率と相関していることを示す。
また, オートエンコーダによって誘導される距離と, トレーニングに使用されるデータの確率分布との関係, およびこれらの距離が人間の知覚とどのように相関するかを検討する。
最後に、一般的な画像処理タスクにおいて、知覚距離が標準ユークリッド距離よりも性能が著しく向上しない理由について、データが不足し知覚距離が正規化される場合を除いて論じる。
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