論文の概要: Robust Self-Supervised Learning with Lie Groups

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13356v1
• Date: Mon, 24 Oct 2022 16:00:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 14:57:44.884033
• Title: Robust Self-Supervised Learning with Lie Groups
• Title（参考訳）: リーグループによる頑健な自己指導型学習
• Authors: Mark Ibrahim, Diane Bouchacourt, Ari Morcos
• Abstract要約: ディープラーニングはコンピュータビジョンの顕著な進歩につながった。 モデルは、トレーニング中に見られるものと若干異なるバリエーションを示すと、不安定である。 より現実的な環境でオブジェクトがどのように変化するかという概念を具現化するためのフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.507267560064669
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning has led to remarkable advances in computer vision. Even so, today's best models are brittle when presented with variations that differ even slightly from those seen during training. Minor shifts in the pose, color, or illumination of an object can lead to catastrophic misclassifications. State-of-the art models struggle to understand how a set of variations can affect different objects. We propose a framework for instilling a notion of how objects vary in more realistic settings. Our approach applies the formalism of Lie groups to capture continuous transformations to improve models' robustness to distributional shifts. We apply our framework on top of state-of-the-art self-supervised learning (SSL) models, finding that explicitly modeling transformations with Lie groups leads to substantial performance gains of greater than 10% for MAE on both known instances seen in typical poses now presented in new poses, and on unknown instances in any pose. We also apply our approach to ImageNet, finding that the Lie operator improves performance by almost 4%. These results demonstrate the promise of learning transformations to improve model robustness.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングはコンピュータビジョンの顕著な進歩につながった。 それでも、現在の最高のモデルでは、トレーニング中に見られるモデルと微妙に異なるバリエーションを示すと、壊れやすい。 物体のポーズ、色、照明のわずかな変化は、壊滅的な誤分類につながる可能性がある。 最先端のモデルは、一連のバリエーションが異なるオブジェクトにどのように影響するかを理解するのに苦労する。 より現実的な環境でオブジェクトがどのように変化するかという概念を具現化するフレームワークを提案する。 本手法はリー群の形式化を連続変換に応用し,モデルの分散シフトに対する頑健性を改善する。 我々は、最先端の自己教師型学習(SSL)モデルにフレームワークを適用し、Lieグループによる変換を明示的にモデル化することで、典型的なポーズで現在見られるような、新しいポーズや、どんなポーズでも未知のインスタンスでも、MAEが10%以上のパフォーマンス向上をもたらすことを発見した。 また、このアプローチをImageNetに適用し、Lie演算子の性能が約4%向上することを発見した。 これらの結果は、モデルのロバスト性を改善するための学習変換の可能性を実証する。

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