論文の概要: Boxhead: A Dataset for Learning Hierarchical Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03628v1
• Date: Thu, 7 Oct 2021 17:15:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-08 16:12:18.570782
• Title: Boxhead: A Dataset for Learning Hierarchical Representations
• Title（参考訳）: boxhead:階層表現を学ぶためのデータセット
• Authors: Yukun Chen, Frederik Tr\"auble, Andrea Dittadi, Stefan Bauer, Bernhard Sch\"olkopf
• Abstract要約: 階層的に構造化された基底構造生成因子を持つデータセットであるBoxheadを紹介する。 階層的モデルは一般に階層的に配置された因子の非絡み合いという点で単層VAEよりも優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.036906124241835
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Disentanglement is hypothesized to be beneficial towards a number of downstream tasks. However, a common assumption in learning disentangled representations is that the data generative factors are statistically independent. As current methods are almost solely evaluated on toy datasets where this ideal assumption holds, we investigate their performance in hierarchical settings, a relevant feature of real-world data. In this work, we introduce Boxhead, a dataset with hierarchically structured ground-truth generative factors. We use this novel dataset to evaluate the performance of state-of-the-art autoencoder-based disentanglement models and observe that hierarchical models generally outperform single-layer VAEs in terms of disentanglement of hierarchically arranged factors.
• Abstract（参考訳）: 絡み合いは多くの下流タスクに対して有益であると仮定される。 しかし、不整合表現の学習における一般的な仮定は、データ生成因子が統計的に独立であるということである。 現在の手法は、この理想的な仮定が成り立つトイデータセット上でのみ評価されるため、実際のデータの関連する特徴である階層的設定におけるその性能について検討する。 本稿では,階層的に構成された基底生成因子を持つデータセットであるboxheadを紹介する。 このデータセットを用いて,最先端のオートエンコーダに基づく不等角化モデルの性能評価を行い,階層的に配置された因子の等角化の観点から,階層モデルが一般に単層vaeを上回ることを観測した。

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