論文の概要: Learning by Sorting: Self-supervised Learning with Group Ordering Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.02009v2
• Date: Sat, 19 Aug 2023 01:07:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 01:56:06.626506
• Title: Learning by Sorting: Self-supervised Learning with Group Ordering Constraints
• Title（参考訳）: ソートによる学習: グループ順序制約による自己教師付き学習
• Authors: Nina Shvetsova, Felix Petersen, Anna Kukleva, Bernt Schiele, Hilde Kuehne
• Abstract要約: 本稿では,対照学習目標である群順序制約(GroCo)の新たなバリエーションを提案する。 正の対と負の対の距離をソートし、正の対が負の対よりも多くの距離を持つかに基づいてそれぞれの損失を計算するという考え方を利用しており、したがって正しく順序付けされていない。 各種自己教師付き学習ベンチマークの定式化について検討し、バニラのコントラスト学習と比較して結果が向上するだけでなく、k-NNの性能において、線形探索や性能向上において同等の手法と競合する性能を示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.89238437237445
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Contrastive learning has become an important tool in learning representations from unlabeled data mainly relying on the idea of minimizing distance between positive data pairs, e.g., views from the same images, and maximizing distance between negative data pairs, e.g., views from different images. This paper proposes a new variation of the contrastive learning objective, Group Ordering Constraints (GroCo), that leverages the idea of sorting the distances of positive and negative pairs and computing the respective loss based on how many positive pairs have a larger distance than the negative pairs, and thus are not ordered correctly. To this end, the GroCo loss is based on differentiable sorting networks, which enable training with sorting supervision by matching a differentiable permutation matrix, which is produced by sorting a given set of scores, to a respective ground truth permutation matrix. Applying this idea to groupwise pre-ordered inputs of multiple positive and negative pairs allows introducing the GroCo loss with implicit emphasis on strong positives and negatives, leading to better optimization of the local neighborhood. We evaluate the proposed formulation on various self-supervised learning benchmarks and show that it not only leads to improved results compared to vanilla contrastive learning but also shows competitive performance to comparable methods in linear probing and outperforms current methods in k-NN performance.
• Abstract（参考訳）: コントラスト学習は、主に正のデータ対間の距離を最小化し、例えば同じ画像からのビューを最大化し、異なる画像からのビューを最大化するという考え方に依存して、ラベルのないデータから表現を学習する上で重要なツールとなっている。 本稿では, 正対と負対の距離を分類し, 正対が負対よりも大きい距離を持つかに基づいて各損失を計算し, 正対の距離を正しく順序付けしない, コントラスト学習目標である群順序制約(groco)の新たなバリエーションを提案する。 この目的のためにグロコロスは微分可能ソートネットワークに基づいており、与えられたスコアのセットをソートして生成される微分可能順列行列を各基底真理順列行列にマッチングすることにより、ソート監督によるトレーニングを可能にする。 このアイデアを、複数の正と負のペアの事前順序付けされた入力にグループ的に適用することで、強い正と負に暗黙的に強調したグロコロスの導入が可能になり、局所近傍の最適化が向上する。 提案手法は,様々な自己教師付き学習ベンチマークを用いて評価し,バニラコントラスト学習と比較して結果が向上するだけでなく,k-nn性能の現在の手法を上回って,線形プローブ法と同等の性能を示す。

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