論文の概要: Your Contrastive Learning Is Secretly Doing Stochastic Neighbor Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14814v2
• Date: Fri, 2 Jun 2023 08:55:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-05 21:16:50.145775
• Title: Your Contrastive Learning Is Secretly Doing Stochastic Neighbor Embedding
• Title（参考訳）: 確率的な隣人の埋め込みを秘密裏に行う「Contrastive Learning」
• Authors: Tianyang Hu, Zhili Liu, Fengwei Zhou, Wenjia Wang, Weiran Huang
• Abstract要約: 自己教師付きコントラスト学習(SSCL)は、ラベルのないデータから強力な特徴を抽出することに成功した。 我々はSSCLの理論的理解に寄与し、その古典的なデータ可視化手法である隣接埋め込みとの関係を明らかにする。 ドメインに依存しない拡張、暗黙のバイアス、学習特徴の堅牢性に関する新しい分析結果を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.421540007814937
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Contrastive learning, especially self-supervised contrastive learning (SSCL), has achieved great success in extracting powerful features from unlabeled data. In this work, we contribute to the theoretical understanding of SSCL and uncover its connection to the classic data visualization method, stochastic neighbor embedding (SNE), whose goal is to preserve pairwise distances. From the perspective of preserving neighboring information, SSCL can be viewed as a special case of SNE with the input space pairwise similarities specified by data augmentation. The established correspondence facilitates deeper theoretical understanding of learned features of SSCL, as well as methodological guidelines for practical improvement. Specifically, through the lens of SNE, we provide novel analysis on domain-agnostic augmentations, implicit bias and robustness of learned features. To illustrate the practical advantage, we demonstrate that the modifications from SNE to $t$-SNE can also be adopted in the SSCL setting, achieving significant improvement in both in-distribution and out-of-distribution generalization.
• Abstract（参考訳）: コントラスト学習、特に自己教師付きコントラスト学習(SSCL)は、ラベルのないデータから強力な特徴を抽出することに成功した。 本研究では,ssclの理論的理解に寄与し,対距離保存を目的とした古典的なデータ可視化手法である確率的近傍埋め込み (sne) との関連を明らかにする。 隣接する情報を保存する観点からは、SSCLはデータ拡張によって指定された入力空間の対等な類似性を持つSNEの特別なケースと見なすことができる。 確立された対応は、SSCLの学習的特徴のより深い理論的理解と実践的改善のための方法論的ガイドラインを促進する。 具体的には、SNEのレンズを通して、ドメインに依存しない拡張、暗黙のバイアス、学習特徴の堅牢性について、新しい分析を行う。 sneから$t$-sneへの変更はsscl設定でも適用可能であり,分布内および分布外一般化の両方において有意な改善が得られた。

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