論文の概要: Learning Decorrelated Representations Efficiently Using Fast Fourier Transform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01569v1
• Date: Wed, 4 Jan 2023 12:38:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-05 15:12:23.534369
• Title: Learning Decorrelated Representations Efficiently Using Fast Fourier Transform
• Title（参考訳）: 高速フーリエ変換を用いた誤り関連表現の学習
• Authors: Yutaro Shigeto, Masashi Shimbo, Yuya Yoshikawa, Akikazu Takeuchi
• Abstract要約: Barlow TwinsとVICRegは自己教師付き表現学習モデルである。 我々は、$O(n dlog d)$ timeで計算できる非相関正則化器の緩和版を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.932322649674071
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Barlow Twins and VICReg are self-supervised representation learning models that use regularizers to decorrelate features. Although they work as well as conventional representation learning models, their training can be computationally demanding if the dimension of projected representations is high; as these regularizers are defined in terms of individual elements of a cross-correlation or covariance matrix, computing the loss for $d$-dimensional projected representations of $n$ samples takes $O(n d^2)$ time. In this paper, we propose a relaxed version of decorrelating regularizers that can be computed in $O(n d\log d)$ time by the fast Fourier transform. We also propose an inexpensive trick to mitigate the undesirable local minima that develop with the relaxation. Models learning representations using the proposed regularizers show comparable accuracy to existing models in downstream tasks, whereas the training requires less memory and is faster when $d$ is large.
• Abstract（参考訳）: Barlow Twins と VICReg は、正規化子を使って特徴をデコレーションする自己教師型表現学習モデルである。 これらは従来の表現学習モデルと同様に機能するが、それらのトレーニングは射影表現の次元が高ければ計算的に要求することができる; これらの正規化器は相互相関行列や共分散行列の個々の要素で定義されるので、$d$の$n$の射影表現の損失は$O(n d^2)$時間を要する。 本稿では、高速フーリエ変換により、$O(n d\log d)$時間で計算できる非相関正規化器の緩和版を提案する。 また,緩和に伴う局所的な極小化を緩和するための安価な手法を提案する。 提案する正規化器を用いたモデル学習表現は、ダウンストリームタスクで既存のモデルと同等の精度を示すが、トレーニングではメモリが少なく、$d$が大きいとより高速になる。

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