論文の概要: Improving VAE-based Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14539v1
• Date: Sat, 28 May 2022 23:00:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-31 14:09:05.496891
• Title: Improving VAE-based Representation Learning
• Title（参考訳）: VAEに基づく表現学習の改善
• Authors: Mingtian Zhang and Tim Z. Xiao and Brooks Paige and David Barber
• Abstract要約: 優れた表現にはどのような特性が必要か,また異なるVAE構造選択が学習特性に与える影響について検討する。 ローカルな特徴を学習するデコーダを使用することで、残りのグローバルな特徴を潜伏者によってうまく捉えられることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.47244578124654
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Latent variable models like the Variational Auto-Encoder (VAE) are commonly used to learn representations of images. However, for downstream tasks like semantic classification, the representations learned by VAE are less competitive than other non-latent variable models. This has led to some speculations that latent variable models may be fundamentally unsuitable for representation learning. In this work, we study what properties are required for good representations and how different VAE structure choices could affect the learned properties. We show that by using a decoder that prefers to learn local features, the remaining global features can be well captured by the latent, which significantly improves performance of a downstream classification task. We further apply the proposed model to semi-supervised learning tasks and demonstrate improvements in data efficiency.
• Abstract（参考訳）: 変分オートエンコーダ(VAE)のような潜在変数モデルは、画像の表現を学習するために一般的に使用される。 しかしながら、セマンティック分類のような下流タスクでは、VAEが学習した表現は他の非ラテント変数モデルよりも競争力が少ない。 これは、潜在変数モデルが表現学習に基本的に不適当であるかもしれないという憶測を導いた。 本研究では, 優れた表現に必要な特性と, 異なるVAE構造選択が学習特性に与える影響について検討する。 局所的な特徴を学習するデコーダを使用することで、残余のグローバルな特徴を潜伏者によってうまく捉え、下流の分類タスクの性能を大幅に向上させることができることを示す。 さらに,提案モデルを半教師付き学習タスクに適用し,データ効率の向上を示す。

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