論文の概要: Data Overlap: A Prerequisite For Disentanglement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13341v1
• Date: Sun, 27 Feb 2022 11:29:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-02 11:26:39.934352
• Title: Data Overlap: A Prerequisite For Disentanglement
• Title（参考訳）: データオーバーラップ: 絡み合うための前提条件
• Authors: Nathan Michlo, Steven James, Richard Klein
• Abstract要約: 変分オートエンコーダ(VAE)を用いた非絡み合い表現の学習は、しばしば損失の正規化成分に起因する。 本稿では,データと損失の回復期間の相互作用を,VAEのゆがみの主な要因として強調する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.320417845168326
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning disentangled representations with variational autoencoders (VAEs) is often attributed to the regularisation component of the loss. In this work, we highlight the interaction between data and the reconstruction term of the loss as the main contributor to disentanglement in VAEs. We note that standardised benchmark datasets are constructed in a way that is conducive to learning what appear to be disentangled representations. We design an intuitive adversarial dataset that exploits this mechanism to break existing state-of-the-art disentanglement frameworks. Finally, we provide solutions in the form of a modified reconstruction loss suggesting that VAEs are accidental distance learners.
• Abstract（参考訳）: 変分オートエンコーダ(VAE)を用いた非絡み合い表現の学習は、しばしば損失の正規化成分に起因する。 本稿では,vaesにおける絡み合いの主な要因として,データと損失の再構築期間の相互作用に注目した。 我々は、標準化されたベンチマークデータセットは、異種表現のように見えるものを学ぶのに役立つ方法で構築されていることに注意する。 私たちは、このメカニズムを利用して既存の最先端のディスタングルメントフレームワークを壊す、直感的な逆行データセットを設計します。 最後に,VAEが偶発的距離学習者であることを示唆する再構成損失を修正した形で解決する。

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