論文の概要: Towards Creativity Characterization of Generative Models via Group-based Subset Scanning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00523v2
• Date: Thu, 3 Mar 2022 08:38:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-04 13:24:19.194417
• Title: Towards Creativity Characterization of Generative Models via Group-based Subset Scanning
• Title（参考訳）: グループベースサブセットスキャンによる生成モデルの創造性評価
• Authors: Celia Cintas, Payel Das, Brian Quanz, Girmaw Abebe Tadesse, Skyler Speakman, Pin-Yu Chen
• Abstract要約: 創造的プロセスを特定し,定量化し,特徴付けるグループベースサブセットスキャンを提案する。 創造的なサンプルは、データセット全体にわたる通常のサンプルや非創造的なサンプルよりも大きな異常のサブセットを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.6217849133164
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep generative models, such as Variational Autoencoders (VAEs) and Generative Adversarial Networks (GANs), have been employed widely in computational creativity research. However, such models discourage out-of-distribution generation to avoid spurious sample generation, thereby limiting their creativity. Thus, incorporating research on human creativity into generative deep learning techniques presents an opportunity to make their outputs more compelling and human-like. As we see the emergence of generative models directed toward creativity research, a need for machine learning-based surrogate metrics to characterize creative output from these models is imperative. We propose group-based subset scanning to identify, quantify, and characterize creative processes by detecting a subset of anomalous node-activations in the hidden layers of the generative models. Our experiments on the standard image benchmarks, and their "creatively generated" variants, reveal that the proposed subset scores distribution is more useful for detecting creative processes in the activation space rather than the pixel space. Further, we found that creative samples generate larger subsets of anomalies than normal or non-creative samples across datasets. The node activations highlighted during the creative decoding process are different from those responsible for the normal sample generation. Lastly, we assess if the images from the subsets selected by our method were also found creative by human evaluators, presenting a link between creativity perception in humans and node activations within deep neural nets.
• Abstract（参考訳）: 可変オートエンコーダ (VAE) やGAN (Generative Adversarial Networks) のような深層生成モデルは、計算創造性研究に広く利用されている。 しかし、このようなモデルは散逸したサンプル生成を避けるために分散生成を妨げ、創造性を制限している。 このように、人間の創造性の研究を生成的深層学習技術に取り入れることで、アウトプットをより魅力的で人間らしくする機会が得られる。 創造性研究に向けた生成モデルの出現を見る限り、これらのモデルから創造的なアウトプットを特徴づける機械学習ベースのサロゲートメトリクスの必要性は不可欠である。 生成モデルの隠れ層における異常なノードアクティベーションのサブセットを検出し,創造プロセスを識別,定量化し,特徴付けるグループベースサブセットスキャンを提案する。 標準画像ベンチマークおよびそれらの「創造的生成」変異を用いた実験により,提案するサブセットスコア分布は,画素空間よりも活性化空間における創造的プロセスの検出に有用であることを明らかにした。 さらに, 創造的なサンプルは, 通常のサンプルや非創造的なサンプルよりも大きな異常部分を生成することがわかった。 創造的復号プロセスで強調されるノードアクティベーションは、通常のサンプル生成に責任を持つものとは異なる。 最後に,本手法で選択したサブセットのイメージが人間の評価者によって創造的であるかどうかを検証し,人間の創造性知覚と深部神経網内のノード活性化との関連性を示した。

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