論文の概要: Equivariance and Invariance Inductive Bias for Learning from Insufficient Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12258v1
• Date: Mon, 25 Jul 2022 15:26:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-26 13:12:08.226063
• Title: Equivariance and Invariance Inductive Bias for Learning from Insufficient Data
• Title（参考訳）: 不十分なデータから学習するための等分散と不変誘導バイアス
• Authors: Tan Wang, Qianru Sun, Sugiri Pranata, Karlekar Jayashree, Hanwang Zhang
• Abstract要約: 不十分なデータがモデルを、通常テストとは異なる限られたトレーニング環境にバイアスしやすくする理由が示されています。 従来のIRMにおける環境アノテーションの欠如を効果的に解決するクラスワイド不変リスク最小化(IRM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.42329520528223
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We are interested in learning robust models from insufficient data, without the need for any externally pre-trained checkpoints. First, compared to sufficient data, we show why insufficient data renders the model more easily biased to the limited training environments that are usually different from testing. For example, if all the training swan samples are "white", the model may wrongly use the "white" environment to represent the intrinsic class swan. Then, we justify that equivariance inductive bias can retain the class feature while invariance inductive bias can remove the environmental feature, leaving the class feature that generalizes to any environmental changes in testing. To impose them on learning, for equivariance, we demonstrate that any off-the-shelf contrastive-based self-supervised feature learning method can be deployed; for invariance, we propose a class-wise invariant risk minimization (IRM) that efficiently tackles the challenge of missing environmental annotation in conventional IRM. State-of-the-art experimental results on real-world benchmarks (VIPriors, ImageNet100 and NICO) validate the great potential of equivariance and invariance in data-efficient learning. The code is available at https://github.com/Wangt-CN/EqInv
• Abstract（参考訳）: 外部のトレーニング済みのチェックポイントを必要とせずに、不十分なデータから堅牢なモデルを学ぶことに興味があります。 まず、十分なデータと比較して、データ不足がモデルをテストとは異なる限られたトレーニング環境に偏りやすくする理由を示す。 例えば、すべてのトレーニングスワンサンプルが「白」である場合、モデルは固有のクラススワンを表現するために「白」環境を誤って使用することができる。 次に, 等分散インダクティブバイアスはクラス特徴を保ち, 不変インダクティブバイアスは環境特徴を取り除き, テストの環境変化に一般化したクラス特徴を残せることを正当化する。 学習に重きを置くためには,既成のコントラストベースの自己教師型特徴学習手法を適用可能であることを実証し,従来のIRMにおける環境アノテーションの欠如を効果的に解決するクラスワイド不変リスク最小化(IRM)を提案する。 実世界のベンチマーク(VIPriors, ImageNet100, NICO)における最先端の実験結果から、データ効率の学習における等値性と不変性の大きな可能性を検証した。 コードはhttps://github.com/Wangt-CN/EqInvで入手できる。

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