論文の概要: Hard Negative Sampling via Regularized Optimal Transport for Contrastive Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03169v3
• Date: Thu, 14 Dec 2023 22:58:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 19:54:47.996878
• Title: Hard Negative Sampling via Regularized Optimal Transport for Contrastive Representation Learning
• Title（参考訳）: コントラスト表現学習のための正規化最適輸送によるハード負サンプリング
• Authors: Ruijie Jiang, Prakash Ishwar, Shuchin Aeron
• Abstract要約: 本研究では、教師なしコントラスト表現学習のためのハードネガティブサンプリング分布の設計問題について検討する。 本稿では,最大(Worst-case)一般化されたコントラスト学習損失を最小限に抑える表現を求める新しいmin-maxフレームワークの提案と解析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.474603286270836
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of designing hard negative sampling distributions for unsupervised contrastive representation learning. We propose and analyze a novel min-max framework that seeks a representation which minimizes the maximum (worst-case) generalized contrastive learning loss over all couplings (joint distributions between positive and negative samples subject to marginal constraints) and prove that the resulting min-max optimum representation will be degenerate. This provides the first theoretical justification for incorporating additional regularization constraints on the couplings. We re-interpret the min-max problem through the lens of Optimal Transport (OT) theory and utilize regularized transport couplings to control the degree of hardness of negative examples. Through experiments we demonstrate that the negative samples generated from our designed negative distribution are more similar to the anchor than those generated from the baseline negative distribution. We also demonstrate that entropic regularization yields negative sampling distributions with parametric form similar to that in a recent state-of-the-art negative sampling design and has similar performance in multiple datasets. Utilizing the uncovered connection with OT, we propose a new ground cost for designing the negative distribution and show improved performance of the learned representation on downstream tasks compared to the representation learned when using squared Euclidean cost.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,教師なしコントラスト表現学習のためのハード負サンプリング分布の設計問題について検討する。 本稿では,全ての結合(正と負のサンプル間の結合分布)に対する最大(Worst-case)のコントラスト学習損失を最小限に抑える表現を求める新しいmin-maxフレームワークの提案と解析を行い,結果のmin-max最適表現が退化することを証明する。 これは結合にさらなる正規化制約を組み込むための最初の理論的正当化を与える。 最適輸送(ot)理論のレンズを通してmin-max問題を再解釈し、正則輸送カップリングを用いて負の例の硬度を制御する。 実験により, 設計した負分布から生成した負試料は, ベースライン負分布から生成した試料よりもアンカーに類似することを示した。 また, エントロピー正則化は, 近年の最先端の負サンプリング設計と類似したパラメータ形式の負サンプリング分布を示し, 複数のデータセットで同様の性能を示した。 提案手法は,OTとの接続を解明し,正方形ユークリッドコストを用いて学習した表現と比較して,負の分布を設計し,下流タスクにおける学習表現の性能を向上させるための新たな基盤コストを提案する。

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