論文の概要: Regularized Optimal Transport Layers for Generalized Global Pooling Operations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06339v1
• Date: Tue, 13 Dec 2022 02:46:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 13:25:20.041820
• Title: Regularized Optimal Transport Layers for Generalized Global Pooling Operations
• Title（参考訳）: 汎用グローバルプール運用のための正規化最適輸送層
• Authors: Hongteng Xu and Minjie Cheng
• Abstract要約: 我々は、最適な輸送のレンズを通して、新しい、一般化されたグローバルプールフレームワークを開発する。 我々のフレームワークは期待-最大化の観点から解釈できる。 実験の結果, ROTP層の適用により, グローバルプールの設計と選択の難しさを低減できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.309212446782684
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Global pooling is one of the most significant operations in many machine learning models and tasks, which works for information fusion and structured data (like sets and graphs) representation. However, without solid mathematical fundamentals, its practical implementations often depend on empirical mechanisms and thus lead to sub-optimal, even unsatisfactory performance. In this work, we develop a novel and generalized global pooling framework through the lens of optimal transport. The proposed framework is interpretable from the perspective of expectation-maximization. Essentially, it aims at learning an optimal transport across sample indices and feature dimensions, making the corresponding pooling operation maximize the conditional expectation of input data. We demonstrate that most existing pooling methods are equivalent to solving a regularized optimal transport (ROT) problem with different specializations, and more sophisticated pooling operations can be implemented by hierarchically solving multiple ROT problems. Making the parameters of the ROT problem learnable, we develop a family of regularized optimal transport pooling (ROTP) layers. We implement the ROTP layers as a new kind of deep implicit layer. Their model architectures correspond to different optimization algorithms. We test our ROTP layers in several representative set-level machine learning scenarios, including multi-instance learning (MIL), graph classification, graph set representation, and image classification. Experimental results show that applying our ROTP layers can reduce the difficulty of the design and selection of global pooling -- our ROTP layers may either imitate some existing global pooling methods or lead to some new pooling layers fitting data better. The code is available at \url{https://github.com/SDS-Lab/ROT-Pooling}.
• Abstract（参考訳）: グローバルプーリングは、多くの機械学習モデルとタスクにおいて最も重要なオペレーションの1つであり、情報融合と構造化データ(セットやグラフなど)表現を扱う。 しかし、厳密な数学的基礎がなければ、その実践的実装はしばしば経験的なメカニズムに依存し、従って準最適であり、不満足な性能につながる。 本研究では,最適輸送のレンズを用いて,新しい汎用的なグローバルプールフレームワークを開発する。 提案フレームワークは期待最大化の観点から解釈可能である。 基本的に、サンプル指標と特徴次元をまたいだ最適な輸送を学習することを目的としており、対応するプール操作は入力データの条件付き期待値を最大化する。 既存のプーリング手法の多くは、特殊化の異なる正規化最適輸送(ROT)問題と等価であり、より洗練されたプーリング操作は複数のROT問題を階層的に解くことで実現できることを示す。 ROT問題のパラメータを学習可能にし、正規化された最適輸送プーリング(ROTP)層群を開発する。 ROTP層を新しい種類の深い暗黙の層として実装する。 これらのモデルアーキテクチャは異なる最適化アルゴリズムに対応している。 マルチインスタンス学習(mil)、グラフ分類、グラフ集合表現、画像分類など、いくつかの代表的なセットレベルの機械学習シナリオでrotp層をテストする。 我々のROTPレイヤは、既存のグローバルプーリングメソッドを模倣するか、データに適合する新しいプーリングレイヤをより良いものにするかのどちらかです。 コードは \url{https://github.com/SDS-Lab/ROT-Pooling} で公開されている。

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