論文の概要: Unsupervised visualization of image datasets using contrastive learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09879v1
- Date: Tue, 18 Oct 2022 14:13:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-19 15:34:02.444368
- Title: Unsupervised visualization of image datasets using contrastive learning
- Title（参考訳）: コントラスト学習による画像データセットの教師なし可視化
- Authors: Jan Niklas B\"ohm and Philipp Berens and Dmitry Kobak
- Abstract要約: 画像データの教師なし可視化のためのt-SimCNEを提案する。
T-SimCNEは、対照的な学習と隣接する埋め込みのアイデアを組み合わせて、高次元のピクセル空間から2次元へのパラメトリックマッピングを訓練する。
得られた2次元埋め込みにより,最先端の高次元SimCLR表現に匹敵する分類精度が得られることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.129463540742259
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Visualization methods based on the nearest neighbor graph, such as t-SNE or
UMAP, are widely used for visualizing high-dimensional data. Yet, these
approaches only produce meaningful results if the nearest neighbors themselves
are meaningful. For images represented in pixel space this is not the case, as
distances in pixel space are often not capturing our sense of similarity and
therefore neighbors are not semantically close. This problem can be
circumvented by self-supervised approaches based on contrastive learning, such
as SimCLR, relying on data augmentation to generate implicit neighbors, but
these methods do not produce two-dimensional embeddings suitable for
visualization. Here, we present a new method, called t-SimCNE, for unsupervised
visualization of image data. T-SimCNE combines ideas from contrastive learning
and neighbor embeddings, and trains a parametric mapping from the
high-dimensional pixel space into two dimensions. We show that the resulting 2D
embeddings achieve classification accuracy comparable to the state-of-the-art
high-dimensional SimCLR representations, thus faithfully capturing semantic
relationships. Using t-SimCNE, we obtain informative visualizations of the
CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets, showing rich cluster structure and
highlighting artifacts and outliers.
- Abstract（参考訳）: t-SNE や UMAP などの近接グラフに基づく可視化手法は高次元データの可視化に広く用いられている。
しかし、これらのアプローチは、最も近い隣人が意味のあるものである場合にのみ有意義な結果をもたらす。
ピクセル空間で表現される画像はそうではない、なぜならピクセル空間における距離は、しばしば我々の類似感を捉えておらず、したがって隣人は意味的に近接しないからである。
この問題は、simclrのような対照的な学習に基づく自己教師付きアプローチによって回避できるが、これらの手法は可視化に適した二次元埋め込みを生成しない。
本稿では,画像データの教師なし可視化のための新しい手法t-SimCNEを提案する。
t-simcneは、コントラスト学習と隣接埋め込みのアイデアを結合し、高次元のピクセル空間から2次元へのパラメトリックマッピングを訓練する。
得られた2次元埋め込みは、最先端の高次元SimCLR表現に匹敵する分類精度を実現し、セマンティックな関係を忠実に捉えていることを示す。
t-SimCNEを用いて,CIFAR-10とCIFAR-100データセットの情報視覚化を行い,クラスタ構造を充実させ,アーティファクトやアウトリーの強調を行う。
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