論文の概要: DCI-ES: An Extended Disentanglement Framework with Connections to Identifiability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00364v1
• Date: Sat, 1 Oct 2022 20:43:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 13:05:07.545342
• Title: DCI-ES: An Extended Disentanglement Framework with Connections to Identifiability
• Title（参考訳）: DCI-ES: Identifiabilityと接続可能な拡張型アンタングルメントフレームワーク
• Authors: Cian Eastwood, Andrei Liviu Nicolicioiu, Julius von K\"ugelgen, Armin Keki\'c, Frederik Tr\"auble, Andrea Dittadi, Bernhard Sch\"olkopf
• Abstract要約: 表現学習において、共通のアプローチは、変動の根底にある要因を乱す表現を求めることである。 イーストウッド・アンド・ウィリアムズは、このような非絡み合い表現の質を定量化するための3つの指標を提案した:非絡み合い(D)、完全性(C)、情報性(I)。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.991503042997207
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In representation learning, a common approach is to seek representations which disentangle the underlying factors of variation. Eastwood & Williams (2018) proposed three metrics for quantifying the quality of such disentangled representations: disentanglement (D), completeness (C) and informativeness (I). In this work, we first connect this DCI framework to two common notions of linear and nonlinear identifiability, thus establishing a formal link between disentanglement and the closely-related field of independent component analysis. We then propose an extended DCI-ES framework with two new measures of representation quality - explicitness (E) and size (S) - and point out how D and C can be computed for black-box predictors. Our main idea is that the functional capacity required to use a representation is an important but thus-far neglected aspect of representation quality, which we quantify using explicitness or ease-of-use (E). We illustrate the relevance of our extensions on the MPI3D and Cars3D datasets.
• Abstract（参考訳）: 表現学習において、共通のアプローチは、変動の根底にある要因を乱す表現を求めることである。 eastwood & williams (2018) は、これらの不等角表現の品質を定量化するための3つの指標を提案した: 不等角性(d)、完全性(c)、情報性(i)である。 本研究では、まずこのDCIフレームワークを線形および非線形識別可能性という2つの共通概念に結合し、非絡み合いと独立成分分析の密接に関連する分野の形式的リンクを確立する。 次に、表現品質の2つの新しい尺度である明示性(E)とサイズ(S)を備えた拡張DCI-ESフレームワークを提案し、ブラックボックス予測器に対してDとCをどのように計算できるかを指摘する。 私たちの考えでは、表現の使用に必要な機能能力は、表現の質の重要だが無視された側面であり、明示性や使いやすさ(E)を用いて定量化します。 MPI3DおよびCars3Dデータセットにおける拡張の関連について説明する。

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