論文の概要: Probabilistic Contrastive Learning Recovers the Correct Aleatoric
Uncertainty of Ambiguous Inputs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02865v1
- Date: Mon, 6 Feb 2023 15:30:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-07 16:21:37.603325
- Title: Probabilistic Contrastive Learning Recovers the Correct Aleatoric
Uncertainty of Ambiguous Inputs
- Title（参考訳）: 確率的コントラスト学習はあいまいな入力の正解不確かさを回復する
- Authors: Michael Kirchhof, Enkelejda Kasneci, Seong Joon Oh
- Abstract要約: 我々は、共通InfoNCEの目的とエンコーダを拡張して、ポイントの代わりに潜在分布を予測する。
これらの分布がデータ生成過程の正しい後部を復元することを証明する。
キャリブレーションされた不確実性推定を提供することに加えて、これらの後部は画像検索における信頼区間の計算を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.38099300190815
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Contrastively trained encoders have recently been proven to invert the
data-generating process: they encode each input, e.g., an image, into the true
latent vector that generated the image (Zimmermann et al., 2021). However,
real-world observations often have inherent ambiguities. For instance, images
may be blurred or only show a 2D view of a 3D object, so multiple latents could
have generated them. This makes the true posterior for the latent vector
probabilistic with heteroscedastic uncertainty. In this setup, we extend the
common InfoNCE objective and encoders to predict latent distributions instead
of points. We prove that these distributions recover the correct posteriors of
the data-generating process, including its level of aleatoric uncertainty, up
to a rotation of the latent space. In addition to providing calibrated
uncertainty estimates, these posteriors allow the computation of credible
intervals in image retrieval. They comprise images with the same latent as a
given query, subject to its uncertainty.
- Abstract（参考訳）: 対照的に訓練されたエンコーダは、最近データ生成過程を反転させることが証明されており、例えば、イメージを生成した真の潜在ベクトルに各入力をエンコードする(Zimmermann et al., 2021)。
しかし、実世界の観測には固有の曖昧さがしばしばある。
例えば、画像はぼやけているか、3Dオブジェクトの2Dビューのみを表示するため、複数の潜伏者がそれらを生成できた可能性がある。
これにより、非定常不確実性を伴う潜在ベクトルの真の後部確率が成立する。
この設定では、共通InfoNCEの目的とエンコーダを拡張して、ポイントの代わりに遅延分布を予測する。
これらの分布は, 滞留空間の回転に至るまでのアレータティック不確実性のレベルを含む, データ生成過程の正しい後部を復元することを示す。
不確実性の推定を校正することに加えて、これらの後方は画像検索における信頼できる間隔の計算を可能にする。
それらは、あるクエリと同じ潜在性を持つ画像で構成されており、その不確実性がある。
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