論文の概要: Representation Learning via Consistent Assignment of Views to Clusters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.15421v1
• Date: Fri, 31 Dec 2021 12:59:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-03 18:23:03.744709
• Title: Representation Learning via Consistent Assignment of Views to Clusters
• Title（参考訳）: クラスタに対するビューの一貫性割り当てによる表現学習
• Authors: Thalles Silva and Ad\'in Ram\'irez Rivera
• Abstract要約: Consistent Assignment for Representation Learning (CARL)は、視覚表現を学習するための教師なし学習手法である。 CARLはクラスタリングの観点から対照的な学習を眺めることで、一般的なプロトタイプの集合を学習することで教師なし表現を学習する。 深層クラスタリングによるコントラスト学習に関する現代の研究とは異なり、CARLはオンライン方式で一般的なプロトタイプのセットを学ぶことを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7614628596146599
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We introduce Consistent Assignment for Representation Learning (CARL), an unsupervised learning method to learn visual representations by combining ideas from self-supervised contrastive learning and deep clustering. By viewing contrastive learning from a clustering perspective, CARL learns unsupervised representations by learning a set of general prototypes that serve as energy anchors to enforce different views of a given image to be assigned to the same prototype. Unlike contemporary work on contrastive learning with deep clustering, CARL proposes to learn the set of general prototypes in an online fashion, using gradient descent without the necessity of using non-differentiable algorithms or K-Means to solve the cluster assignment problem. CARL surpasses its competitors in many representations learning benchmarks, including linear evaluation, semi-supervised learning, and transfer learning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自己指導型コントラスト学習と深層クラスタリングを組み合わせた視覚表現学習手法であるConsistent Assignment for Representation Learning (CARL)を紹介する。 クラスタリングの観点からの対照的な学習を通して、CARLは、与えられた画像の異なるビューを同じプロトタイプに割り当てるために、エネルギーアンカーとして機能する一連の一般的なプロトタイプを学ぶことによって、教師なしの表現を学ぶ。 深層クラスタリングによるコントラスト学習に関する現代の研究とは異なり、carl氏は、クラスタ割り当て問題を解決するために非微分アルゴリズムやk平均を用いる必要なしに、勾配降下を用いて、一般的なプロトタイプのセットをオンライン形式で学習することを提案している。 CARLは、線形評価、半教師付き学習、トランスファー学習など、多くの表現型学習ベンチマークにおいて、競合他社を上回っている。

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