論文の概要: Learning Data Representations with Joint Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13622v2
• Date: Wed, 5 Apr 2023 13:09:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 15:27:58.290457
• Title: Learning Data Representations with Joint Diffusion Models
• Title（参考訳）: 合同拡散モデルを用いた学習データ表現
• Authors: Kamil Deja, Tomasz Trzcinski, Jakub M. Tomczak
• Abstract要約: データの合成と分類を可能にする統合機械学習モデルは、多くの場合、それらのタスク間の不均一なパフォーマンスを提供するか、トレーニングが不安定である。 それらの目的間のパラメータ化を共用した安定な連立エンドツーエンドトレーニングを可能にする分類器を用いて,バニラ拡散モデルを拡張した。 結果として得られた共同拡散モデルは、評価された全てのベンチマークにおいて、分類と生成品質の両方の観点から、最近の最先端のハイブリッド手法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.25147743706431
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Joint machine learning models that allow synthesizing and classifying data often offer uneven performance between those tasks or are unstable to train. In this work, we depart from a set of empirical observations that indicate the usefulness of internal representations built by contemporary deep diffusion-based generative models not only for generating but also predicting. We then propose to extend the vanilla diffusion model with a classifier that allows for stable joint end-to-end training with shared parameterization between those objectives. The resulting joint diffusion model outperforms recent state-of-the-art hybrid methods in terms of both classification and generation quality on all evaluated benchmarks. On top of our joint training approach, we present how we can directly benefit from shared generative and discriminative representations by introducing a method for visual counterfactual explanations.
• Abstract（参考訳）: データの合成と分類を可能にする統合機械学習モデルは、多くの場合、それらのタスク間の不均一なパフォーマンスを提供する。 本研究では,現代深層拡散モデルにより構築された内部表現の有用性が,生成だけでなく予測にも有用であることを示す経験的観察から逸脱する。 次に,それらの対象間のパラメータ化を共用した安定なエンドツーエンドトレーニングを可能にする分類器を用いて,バニラ拡散モデルを拡張することを提案する。 その結果得られたジョイント拡散モデルは、評価されたベンチマークの分類と生成品質の両方の観点から、最新のハイブリッド手法を上回っている。 共同学習のアプローチに加えて,視覚的な反事実的説明の方法を導入することで,生成表現と識別表現の共有から直接メリットを享受できることを示す。

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