論文の概要: Uncertainty-Aware Multi-View Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.05776v1
• Date: Sat, 15 Jan 2022 07:16:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-19 15:54:46.807379
• Title: Uncertainty-Aware Multi-View Representation Learning
• Title（参考訳）: 不確実性を考慮したマルチビュー表現学習
• Authors: Yu Geng, Zongbo Han, Changqing Zhang, Qinghua Hu
• Abstract要約: 動的不確実性認識ネットワーク(DUA-Nets)と呼ばれる新しい教師なし多視点学習手法を考案する。 生成視点から推定されるデータの不確実性により、複数の視点からの固有情報が統合され、ノイズのない表現が得られる。 本モデルでは, 広範囲な実験において優れた性能を示し, ノイズの多いデータに対するロバスト性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.06828186507994
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning from different data views by exploring the underlying complementary information among them can endow the representation with stronger expressive ability. However, high-dimensional features tend to contain noise, and furthermore, the quality of data usually varies for different samples (even for different views), i.e., one view may be informative for one sample but not the case for another. Therefore, it is quite challenging to integrate multi-view noisy data under unsupervised setting. Traditional multi-view methods either simply treat each view with equal importance or tune the weights of different views to fixed values, which are insufficient to capture the dynamic noise in multi-view data. In this work, we devise a novel unsupervised multi-view learning approach, termed as Dynamic Uncertainty-Aware Networks (DUA-Nets). Guided by the uncertainty of data estimated from the generation perspective, intrinsic information from multiple views is integrated to obtain noise-free representations. Under the help of uncertainty, DUA-Nets weigh each view of individual sample according to data quality so that the high-quality samples (or views) can be fully exploited while the effects from the noisy samples (or views) will be alleviated. Our model achieves superior performance in extensive experiments and shows the robustness to noisy data.
• Abstract（参考訳）: それらの間の相補的な情報を探索することで、異なるデータビューから学ぶことは、表現力の強い表現を与えることができる。 しかし、高次元の特徴はノイズを含む傾向があり、さらに、データの品質は(異なるビューであっても)異なるサンプルに対して異なり、あるビューは1つのサンプルに対して有益であるが、別のサンプルの場合はそうではないかもしれない。 したがって、マルチビューノイズデータを教師なし設定で統合することは極めて困難である。 従来のマルチビュー法は、各ビューを同じ重要性で扱うか、異なるビューの重みを固定値に調整するかのどちらかであり、マルチビューデータの動的ノイズを捉えるには不十分である。 本研究では,動的不確実性認識ネットワーク(DUA-Nets)と呼ばれる,教師なしのマルチビュー学習手法を提案する。 生成視点から推定されるデータの不確実性により、複数の視点からの固有情報が統合され、ノイズのない表現が得られる。 不確実性の助けを借りて、DUA-Netはデータ品質に応じて個々のサンプルのビューを計測し、高品質なサンプル(またはビュー)をフル活用し、ノイズの多いサンプル(またはビュー)の効果を緩和する。 本モデルは広範な実験において優れた性能を達成し,ノイズデータに対するロバスト性を示す。

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