論文の概要: Break The Spell Of Total Correlation In betaTCVAE

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08794v1
• Date: Mon, 17 Oct 2022 07:16:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 16:46:13.722133
• Title: Break The Spell Of Total Correlation In betaTCVAE
• Title（参考訳）: betatcvaeにおける全相関のスペルを破る
• Authors: Zihao Chen, Qiang Li, Bing Guo, and Yan Shen
• Abstract要約: 本稿では,全相関分解の動機に基づいて,βTCVAEにおける全相関のスペルを破る手法を提案する。 相関関係の反復的分解経路を提案し, モデルキャパシティ割り当ての観点から, VAEの表現学習能力について説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.472495275890937
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a way to break the spell of total correlation in betaTCVAE based on the motivation of the total correlation decomposition. An iterative decomposition path of total correlation is proposed, and an explanation for representation learning ability of VAE from the perspective of model capacity allocation. Newly developed objective function combines latent variable dimensions into joint distribution while relieving independent distribution constraint of the marginal distribution in combination, leading to latent variables with a more manipulable prior distribution. The novel model enables VAE to adjust the parameter capacity to divide dependent and independent data features flexibly. Experimental results on various datasets show an interesting relevance between model capacity and the latent variable grouping size, called the "V"-shaped best ELBO trajectory. Additional experiments demonstrate that the proposed method obtains better disentanglement performance with reasonable parameter capacity allocation. Finally, we design experiments to show the limitations of estimating total correlation with mutual information, identifying its source of estimation deviation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,全相関分解の動機に基づいて,βTCVAEにおける全相関のスペルを破る手法を提案する。 相関関係の反復的分解経路を提案し, モデルキャパシティ割り当ての観点から, VAEの表現学習能力について説明する。 新たに開発された目的関数は、潜在変数次元を結合分布に結合させ、余剰分布の独立分布制約を緩和し、より操作可能な事前分布を持つ潜在変数を生み出す。 新しいモデルにより、vaeはパラメータのキャパシティを調整でき、依存データと独立データの特徴を柔軟に分割できる。 様々なデータセットに対する実験結果から,モデル容量と潜伏変数群のサイズとの間には,「V」形状の最良のELBO軌道と呼ばれる興味深い相関関係が示された。 追加実験により,提案手法は適切なパラメータのキャパシティ割り当てを伴い,より良いアンタングル化性能が得られることを示した。 最後に, 相互情報との相関関係を推定する限界を設計し, 推定偏差の発生源を同定する実験を行った。

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