論文の概要: Reproducible, incremental representation learning with Rosetta VAE

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.05206v1
• Date: Thu, 13 Jan 2022 20:45:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-18 01:00:10.123641
• Title: Reproducible, incremental representation learning with Rosetta VAE
• Title（参考訳）: Rosetta VAEを用いた再現性・漸進的表現学習
• Authors: Miles Martinez, John Pearson
• Abstract要約: 変分オートエンコーダは、高次元データから低次元構造を蒸留する最も一般的な方法の一つである。 我々は、以前に学習した表現を蒸留し、新しいモデルを再現し、事前の結果に基づいて構築する手法であるRosetta VAEを紹介する。 R-VAEは、VAEや$beta$-VAEと同様にデータを再構成し、連続的なトレーニング環境でターゲット潜在空間の回復において、両方の手法より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Variational autoencoders are among the most popular methods for distilling low-dimensional structure from high-dimensional data, making them increasingly valuable as tools for data exploration and scientific discovery. However, unlike typical machine learning problems in which a single model is trained once on a single large dataset, scientific workflows privilege learned features that are reproducible, portable across labs, and capable of incrementally adding new data. Ideally, methods used by different research groups should produce comparable results, even without sharing fully trained models or entire data sets. Here, we address this challenge by introducing the Rosetta VAE (R-VAE), a method of distilling previously learned representations and retraining new models to reproduce and build on prior results. The R-VAE uses post hoc clustering over the latent space of a fully-trained model to identify a small number of Rosetta Points (input, latent pairs) to serve as anchors for training future models. An adjustable hyperparameter, $\rho$, balances fidelity to the previously learned latent space against accommodation of new data. We demonstrate that the R-VAE reconstructs data as well as the VAE and $\beta$-VAE, outperforms both methods in recovery of a target latent space in a sequential training setting, and dramatically increases consistency of the learned representation across training runs.
• Abstract（参考訳）: 変分オートエンコーダは、高次元データから低次元構造を蒸留する最も一般的な方法の1つであり、データ探索や科学的発見のためのツールとして価値を高めている。 しかし、単一のモデルを1つの大きなデータセットで一度トレーニングする典型的な機械学習問題とは異なり、科学的ワークフローは再現性があり、実験室間でポータブルで、新たなデータを漸進的に追加することができる。 理想的には、異なる研究グループが使用する手法は、完全に訓練されたモデルやデータセットを共有せずにも、同等の結果を生み出すべきである。 そこで本稿では,これまでに学習した表現を蒸留し,新たなモデルを再訓練して再現・構築する手法であるrosetta vae (r-vae)を導入することで,この課題に対処した。 R-VAEは、完全に訓練されたモデルの潜在空間上のポストホッククラスタリングを使用して、少数のロゼッタポイント(インプット、潜在ペア)を特定し、将来のモデルをトレーニングするためのアンカーとして機能する。 調整可能なハイパーパラメータである$\rho$は、前もって学習した潜在空間と新しいデータの収容に対する忠実さのバランスをとる。 R-VAEは、VAEや$\beta$-VAEと同様にデータを再構成し、連続的なトレーニング環境でターゲット潜在空間の回復において両手法を上回り、学習した表現の一貫性を劇的に向上させることを示した。

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