論文の概要: GCVAE: Generalized-Controllable Variational AutoEncoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04225v1
• Date: Thu, 9 Jun 2022 02:29:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-10 13:32:50.460100
• Title: GCVAE: Generalized-Controllable Variational AutoEncoder
• Title（参考訳）: GCVAE: 汎用制御可能な変分オートエンコーダ
• Authors: Kenneth Ezukwoke, Anis Hoayek, Mireille Batton-Hubert, and Xavier Boucher
• Abstract要約: 極めて低い復元誤差と高い絡み合いスコアのトレードオフを扱うための枠組みを提案する。 復元ネットワークにおける情報の最大化は、償却推論時の情報と等価であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Variational autoencoders (VAEs) have recently been used for unsupervised disentanglement learning of complex density distributions. Numerous variants exist to encourage disentanglement in latent space while improving reconstruction. However, none have simultaneously managed the trade-off between attaining extremely low reconstruction error and a high disentanglement score. We present a generalized framework to handle this challenge under constrained optimization and demonstrate that it outperforms state-of-the-art existing models as regards disentanglement while balancing reconstruction. We introduce three controllable Lagrangian hyperparameters to control reconstruction loss, KL divergence loss and correlation measure. We prove that maximizing information in the reconstruction network is equivalent to information maximization during amortized inference under reasonable assumptions and constraint relaxation.
• Abstract（参考訳）: 変分オートエンコーダ (VAEs) は, 複雑な密度分布の教師なし逆絡学習に最近用いられている。 再現性を改善しつつ、潜伏空間のゆがみを促進するために多くの変種が存在する。 しかし、非常に低い復元誤差と高い絡み合いスコアのトレードオフを同時に管理する者はいなかった。 本稿では,制約付き最適化の下でこの課題に対処するための一般化フレームワークを提案し,再構築のバランスを保ちながら,既存のモデルよりも不連続性に関して優れていることを実証する。 制御可能なラグランジアンハイパーパラメーターを3つ導入し,再構成損失,KL分散損失,相関係数を制御した。 再構成ネットワークにおける情報の最大化は、合理的な仮定と制約緩和の下での償却推論における情報の最大化と等価であることを示す。

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