論文の概要: An Investigation into Whitening Loss for Self-supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03586v1
• Date: Fri, 7 Oct 2022 14:43:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 13:25:48.014349
• Title: An Investigation into Whitening Loss for Self-supervised Learning
• Title（参考訳）: 自己教師付き学習におけるホワイトニング損失の検討
• Authors: Xi Weng, Lei Huang, Lei Zhao, Rao Muhammad Anwer, Salman Khan, Fahad Shahbaz Khan
• Abstract要約: 自己教師型学習(SSL)における望ましい目的は、機能の崩壊を避けることである。 ホワイトニング損失分析のための情報指標を用いたフレームワークを提案する。 分析に基づき、ランダムグループ分割(CW-RGP)を用いたチャネル白化を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.157102463386394
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A desirable objective in self-supervised learning (SSL) is to avoid feature collapse. Whitening loss guarantees collapse avoidance by minimizing the distance between embeddings of positive pairs under the conditioning that the embeddings from different views are whitened. In this paper, we propose a framework with an informative indicator to analyze whitening loss, which provides a clue to demystify several interesting phenomena as well as a pivoting point connecting to other SSL methods. We reveal that batch whitening (BW) based methods do not impose whitening constraints on the embedding, but they only require the embedding to be full-rank. This full-rank constraint is also sufficient to avoid dimensional collapse. Based on our analysis, we propose channel whitening with random group partition (CW-RGP), which exploits the advantages of BW-based methods in preventing collapse and avoids their disadvantages requiring large batch size. Experimental results on ImageNet classification and COCO object detection reveal that the proposed CW-RGP possesses a promising potential for learning good representations. The code is available at https://github.com/winci-ai/CW-RGP.
• Abstract（参考訳）: 自己教師型学習(SSL)における望ましい目的は、機能の崩壊を避けることである。 ホワイトニング損失は、異なるビューからの埋め込みがホワイト化されることを条件に、ポジティブペアの埋め込み間の距離を最小化することにより、崩壊回避を保証する。 本稿では,ホワイトニング損失を解析するための情報指標を用いたフレームワークを提案する。このフレームワークは,いくつかの興味深い現象や,他のSSLメソッドに接続するピボットポイントを解明するための手がかりを提供する。 バッチ・ホワイトニング(BW)ベースの手法は,埋め込みにホワイトニングの制約を課さないが,埋め込みをフルランクで行う必要がある。 このフルランク制約は次元崩壊を避けるのに十分である。 本稿では,BW-RGPを用いたチャネル白化手法を提案する。この手法は,崩壊防止のためのBW方式の利点を生かし,バッチサイズが大きすぎるという欠点を回避する。 ImageNet分類とCOCOオブジェクト検出の実験結果から,提案したCW-RGPは優れた表現を学習するための有望な可能性を持っていることが明らかになった。 コードはhttps://github.com/winci-ai/CW-RGPで公開されている。

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