論文の概要: Learning to Drop Out: An Adversarial Approach to Training Sequence VAEs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12590v1
• Date: Mon, 26 Sep 2022 11:21:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 16:59:30.111486
• Title: Learning to Drop Out: An Adversarial Approach to Training Sequence VAEs
• Title（参考訳）: ドロップアウトへの学習: 学習シーケンスvaesに対する敵意的アプローチ
• Authors: {\DJ}or{\dj}e Miladinovi\'c, Kumar Shridhar, Kushal Jain, Max B. Paulus, Joachim M. Buhmann, Carl Allen
• Abstract要約: シーケンシャルデータに可変オートエンコーダ(VAE)を適用することで、シーケンス生成、操作、構造化表現学習を制御する方法が提供される。 理論的には、これは遅延空間を利用して補償されるデコーダ入力によって提供されるポイントワイドな相互情報を除去することを示す。 標準テキストベンチマークデータセットの均一なドロップアウトと比較して、我々のターゲットとなるアプローチは、シーケンス性能と潜時空間でキャプチャされた情報の両方を増大させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.968490007064872
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In principle, applying variational autoencoders (VAEs) to sequential data offers a method for controlled sequence generation, manipulation, and structured representation learning. However, training sequence VAEs is challenging: autoregressive decoders can often explain the data without utilizing the latent space, known as posterior collapse. To mitigate this, state-of-the-art models weaken the powerful decoder by applying uniformly random dropout to the decoder input. We show theoretically that this removes pointwise mutual information provided by the decoder input, which is compensated for by utilizing the latent space. We then propose an adversarial training strategy to achieve information-based stochastic dropout. Compared to uniform dropout on standard text benchmark datasets, our targeted approach increases both sequence modeling performance and the information captured in the latent space.
• Abstract（参考訳）: 原則として、変分オートエンコーダ(vaes)を逐次データに適用することは、シーケンス生成、操作、構造化表現学習を制御する方法を提供する。 自己回帰デコーダは、後部崩壊として知られる潜伏空間を使わずに、しばしばデータを説明できる。 これを緩和するために、最先端のモデルはデコーダ入力に一様ランダムなドロップアウトを適用することで、強力なデコーダを弱める。 これにより、潜在空間を利用して補償されるデコーダ入力によって提供される点回りの相互情報を除去することができる。 次に,情報に基づく確率的ドロップアウトを実現するための逆トレーニング戦略を提案する。 標準テキストベンチマークデータセットの均一なドロップアウトと比較して、我々のターゲットとなるアプローチは、シーケンスモデリング性能と潜時空間で取得した情報の両方を増大させる。

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