論文の概要: Robust Representation Learning via Perceptual Similarity Metrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06620v1
• Date: Fri, 11 Jun 2021 21:45:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-20 02:39:18.010211
• Title: Robust Representation Learning via Perceptual Similarity Metrics
• Title（参考訳）: 知覚的類似度指標によるロバスト表現学習
• Authors: Saeid Asgari Taghanaki, Kristy Choi, Amir Khasahmadi, Anirudh Goyal
• Abstract要約: Contrastive Input Morphing (CIM) はデータの入力空間変換を学習する表現学習フレームワークである。 CIMは他の相互情報に基づく表現学習技術と相補的であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.842322467828502
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: A fundamental challenge in artificial intelligence is learning useful representations of data that yield good performance on a downstream task, without overfitting to spurious input features. Extracting such task-relevant predictive information is particularly difficult for real-world datasets. In this work, we propose Contrastive Input Morphing (CIM), a representation learning framework that learns input-space transformations of the data to mitigate the effect of irrelevant input features on downstream performance. Our method leverages a perceptual similarity metric via a triplet loss to ensure that the transformation preserves task-relevant information.Empirically, we demonstrate the efficacy of our approach on tasks which typically suffer from the presence of spurious correlations: classification with nuisance information, out-of-distribution generalization, and preservation of subgroup accuracies. We additionally show that CIM is complementary to other mutual information-based representation learning techniques, and demonstrate that it improves the performance of variational information bottleneck (VIB) when used together.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の根本的な課題は、入力機能に過度に適合することなく、下流タスクで優れたパフォーマンスをもたらすデータの有用な表現を学ぶことである。 このようなタスク関連予測情報の抽出は、現実世界のデータセットでは特に困難である。 本研究では,データ入力空間変換を学習し,非関連な入力特徴が下流の性能に与える影響を軽減するための表現学習フレームワークであるContrastive Input Morphing (CIM)を提案する。 提案手法では,三重項損失による知覚的類似度指標を用いて,タスク関連情報を保持することを保証する。 さらに、CIMは他の相互情報に基づく表現学習技術と相補的であり、同時に使用する場合の変動情報ボトルネック(VIB)の性能を向上させることを示す。

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