論文の概要: A Clustering-guided Contrastive Fusion for Multi-view Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13726v4
• Date: Fri, 4 Aug 2023 13:20:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-07 10:19:24.448202
• Title: A Clustering-guided Contrastive Fusion for Multi-view Representation Learning
• Title（参考訳）: 多視点表現学習のためのクラスタリング誘導コントラスト融合
• Authors: Guanzhou Ke, Guoqing Chao, Xiaoli Wang, Chenyang Xu, Yongqi Zhu, and Yang Yu
• Abstract要約: 本稿では、ビュー固有表現をビュー共通表現に融合する深層融合ネットワークを提案する。 また、ビュー共通表現とビュー固有表現を一致させる非対称なコントラスト戦略を設計する。 不完全な視点では,提案手法は競合相手よりもノイズ干渉に抵抗する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.630965478083513
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The past two decades have seen increasingly rapid advances in the field of multi-view representation learning due to it extracting useful information from diverse domains to facilitate the development of multi-view applications. However, the community faces two challenges: i) how to learn robust representations from a large amount of unlabeled data to against noise or incomplete views setting, and ii) how to balance view consistency and complementary for various downstream tasks. To this end, we utilize a deep fusion network to fuse view-specific representations into the view-common representation, extracting high-level semantics for obtaining robust representation. In addition, we employ a clustering task to guide the fusion network to prevent it from leading to trivial solutions. For balancing consistency and complementary, then, we design an asymmetrical contrastive strategy that aligns the view-common representation and each view-specific representation. These modules are incorporated into a unified method known as CLustering-guided cOntrastiVE fusioN (CLOVEN). We quantitatively and qualitatively evaluate the proposed method on five datasets, demonstrating that CLOVEN outperforms 11 competitive multi-view learning methods in clustering and classification. In the incomplete view scenario, our proposed method resists noise interference better than those of our competitors. Furthermore, the visualization analysis shows that CLOVEN can preserve the intrinsic structure of view-specific representation while also improving the compactness of view-commom representation. Our source code will be available soon at https://github.com/guanzhou-ke/cloven.
• Abstract（参考訳）: 過去20年間、多視点表現学習の分野では、多様なドメインから有用な情報を抽出し、多視点アプリケーションの開発を促進するために急速に進歩してきた。 しかし、コミュニティは2つの課題に直面している。 一 大量のラベルのないデータからノイズ又は不完全なビュー設定に対するロバスト表現の学習方法 二 様々な下流業務の整合性と相補性のバランスをとる方法 そこで我々はdeep fusion networkを用いてビュー固有の表現をview-common表現に融合し,高レベルセマンティクスを抽出してロバスト表現を得る。 さらに,融合ネットワークが自明な解決策に導くのを防ぐために,クラスタリングタスクを用いる。 一貫性と相補性のバランスをとるために、ビュー共通表現とビュー固有表現を整合させる非対称なコントラスト戦略を設計する。 これらのモジュールはClustering-guided cOntrastiVE fusioN (CLOVEN)として知られる統一的なメソッドに組み込まれる。 CLOVENはクラスタリングと分類において,11の競合的多視点学習方法よりも優れており,提案手法を5つのデータセット上で定量的に定性的に評価する。 不完全視シナリオでは,提案手法は競争相手よりもノイズ干渉に耐性がある。 さらに, 可視化解析により, cloven はビュー・コモム表現のコンパクト性を改善しつつ, ビュー固有表現の固有構造を保存できることを示した。 ソースコードは近くhttps://github.com/guanzhou-ke/cloven.comで入手できる。

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