論文の概要: Evaluating Disentanglement in Generative Models Without Knowledge of Latent Factors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01760v1
• Date: Tue, 4 Oct 2022 17:27:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 13:40:57.103035
• Title: Evaluating Disentanglement in Generative Models Without Knowledge of Latent Factors
• Title（参考訳）: 潜在因子の知識のない生成モデルにおける絡み合いの評価
• Authors: Chester Holtz, Gal Mishne, and Alexander Cloninger
• Abstract要約: 本稿では,学習中に提示される学習力学に基づいて生成モデルのランキング付けを行う手法を提案する。 本手法は,近年の解離の理論的特徴から着想を得たものであり,その根底にある潜伏因子の監督は不要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.79984112148865
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Probabilistic generative models provide a flexible and systematic framework for learning the underlying geometry of data. However, model selection in this setting is challenging, particularly when selecting for ill-defined qualities such as disentanglement or interpretability. In this work, we address this gap by introducing a method for ranking generative models based on the training dynamics exhibited during learning. Inspired by recent theoretical characterizations of disentanglement, our method does not require supervision of the underlying latent factors. We evaluate our approach by demonstrating the need for disentanglement metrics which do not require labels\textemdash the underlying generative factors. We additionally demonstrate that our approach correlates with baseline supervised methods for evaluating disentanglement. Finally, we show that our method can be used as an unsupervised indicator for downstream performance on reinforcement learning and fairness-classification problems.
• Abstract（参考訳）: 確率的生成モデルは、基礎となるデータの幾何学を学ぶための柔軟で体系的なフレームワークを提供する。 しかしながら、特に乱れや解釈可能性といった不明確な性質を選択する場合には、この設定でのモデル選択は困難である。 本研究では,学習中に提示される学習力学に基づく生成モデルランキング手法を導入することで,このギャップに対処する。 乱れの最近の理論的特徴から着想を得た本手法では,潜伏因子の監視は不要である。 提案手法は,ラベルを必要としないアンタングルメント指標の必要性を実証し,その基盤となる生成因子をtextemdash で評価する。 また,本手法とベースライン教師あり手法との相関性も示している。 最後に,本手法は,強化学習と公平度分類問題に対する下流性能の教師なし指標として利用できることを示す。

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