論文の概要: Gaussian Mixture Variational Autoencoder with Contrastive Learning for Multi-Label Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.00976v1
• Date: Thu, 2 Dec 2021 04:23:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-03 16:56:58.984735
• Title: Gaussian Mixture Variational Autoencoder with Contrastive Learning for Multi-Label Classification
• Title（参考訳）: マルチラベル分類のためのコントラスト学習を用いたガウス混合変分オートエンコーダ
• Authors: Junwen Bai, Shufeng Kong, Carla P. Gomes
• Abstract要約: 本稿では,新しいコントラスト学習促進型マルチラベル予測モデルを提案する。 教師付き環境でのコントラスト学習を用いることで,ラベル情報を効果的に活用することができる。 学習した埋め込みがラベルとラベルの相互作用の解釈に洞察を与えることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.043136219527767
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-label classification (MLC) is a prediction task where each sample can have more than one label. We propose a novel contrastive learning boosted multi-label prediction model based on a Gaussian mixture variational autoencoder (C-GMVAE), which learns a multimodal prior space and employs a contrastive loss. Many existing methods introduce extra complex neural modules to capture the label correlations, in addition to the prediction modules. We found that by using contrastive learning in the supervised setting, we can exploit label information effectively, and learn meaningful feature and label embeddings capturing both the label correlations and predictive power, without extra neural modules. Our method also adopts the idea of learning and aligning latent spaces for both features and labels. C-GMVAE imposes a Gaussian mixture structure on the latent space, to alleviate posterior collapse and over-regularization issues, in contrast to previous works based on a unimodal prior. C-GMVAE outperforms existing methods on multiple public datasets and can often match other models' full performance with only 50% of the training data. Furthermore, we show that the learnt embeddings provide insights into the interpretation of label-label interactions.
• Abstract（参考訳）: マルチラベル分類(MLC)は、各サンプルが複数のラベルを持つことができる予測タスクである。 本稿では,マルチモーダル事前空間を学習し,コントラスト損失を用いたガウス混合変分オートエンコーダ(c-gmvae)に基づく,新しいコントラスト学習促進マルチラベル予測モデルを提案する。 多くの既存の手法では、予測モジュールに加えてラベル相関を捉えるために、さらに複雑な神経モジュールを導入している。 教師付き環境でのコントラスト学習を用いることで、ラベル情報を効果的に活用し、ラベルの相関関係と予測力の両方を捉える意味のある特徴とラベル埋め込みを、余分な神経モジュールなしで学習できることがわかった。 提案手法では,特徴空間とラベル空間の両方を学習・調整するという考え方も取り入れている。 C-GMVAE は後続の崩壊と過正規化の問題を緩和するため、潜在空間上にガウス混合構造を課す。 C-GMVAEは、複数の公開データセット上の既存のメソッドよりも優れており、トレーニングデータのわずか50%で、他のモデルのフルパフォーマンスにマッチすることが多い。 さらに,学習した埋め込みがラベルとラベルの相互作用の解釈に洞察を与えることを示す。

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