論文の概要: Pseudo-Spherical Contrastive Divergence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00780v1
- Date: Mon, 1 Nov 2021 09:17:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-02 16:22:41.425680
- Title: Pseudo-Spherical Contrastive Divergence
- Title（参考訳）: 擬球面コントラスト発散
- Authors: Lantao Yu, Jiaming Song, Yang Song, Stefano Ermon
- Abstract要約: エネルギーベースモデルの最大学習確率を一般化するために,擬球面コントラスト分散(PS-CD)を提案する。
PS-CDは難解な分割関数を避け、学習目的の一般化されたファミリーを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 119.28384561517292
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Energy-based models (EBMs) offer flexible distribution parametrization.
However, due to the intractable partition function, they are typically trained
via contrastive divergence for maximum likelihood estimation. In this paper, we
propose pseudo-spherical contrastive divergence (PS-CD) to generalize maximum
likelihood learning of EBMs. PS-CD is derived from the maximization of a family
of strictly proper homogeneous scoring rules, which avoids the computation of
the intractable partition function and provides a generalized family of
learning objectives that include contrastive divergence as a special case.
Moreover, PS-CD allows us to flexibly choose various learning objectives to
train EBMs without additional computational cost or variational minimax
optimization. Theoretical analysis on the proposed method and extensive
experiments on both synthetic data and commonly used image datasets demonstrate
the effectiveness and modeling flexibility of PS-CD, as well as its robustness
to data contamination, thus showing its superiority over maximum likelihood and
$f$-EBMs.
- Abstract（参考訳）: エネルギーベースモデル(EBM)は柔軟な分布パラメトリゼーションを提供する。
しかし、難解な分割関数のため、通常、最大確率推定のために対比的発散を通じて訓練される。
本稿では,ESMの最大確率学習を一般化するための擬球面コントラスト分散(PS-CD)を提案する。
ps-cdは、難解な分割関数の計算を回避し、対照的な発散を含む一般化された学習目的のファミリーを提供する、厳密に適切な均質なスコアリングルールのファミリーの最大化に由来する。
さらにPS-CDでは,計算コストや変動最小値の最適化を伴わずに,多様な学習目標を柔軟に選択することができる。
提案手法の理論的解析と合成データと一般的な画像データセットの両方に関する広範な実験により、ps-cdの有効性とモデリングの柔軟性が示され、データの汚染に対する堅牢性が示され、最大精度と$f$-ebmsよりも優れていることが示された。
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