論文の概要: Evaluating Representations with Readout Model Switching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09579v2
• Date: Sun, 17 Nov 2024 22:26:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:30:33.393950
• Title: Evaluating Representations with Readout Model Switching
• Title（参考訳）: 読み出しモデルスイッチングによる表現の評価
• Authors: Yazhe Li, Jorg Bornschein, Marcus Hutter,
• Abstract要約: 本稿では,最小記述長(MDL)の原理を用いて評価指標を考案する。 我々は、読み出しモデルのためのハイブリッド離散および連続値モデル空間を設計し、それらの予測を組み合わせるために切替戦略を用いる。 提案手法はオンライン手法で効率的に計算でき,様々なアーキテクチャの事前学習された視覚エンコーダに対する結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.907607374144167
• License:
• Abstract: Although much of the success of Deep Learning builds on learning good representations, a rigorous method to evaluate their quality is lacking. In this paper, we treat the evaluation of representations as a model selection problem and propose to use the Minimum Description Length (MDL) principle to devise an evaluation metric. Contrary to the established practice of limiting the capacity of the readout model, we design a hybrid discrete and continuous-valued model space for the readout models and employ a switching strategy to combine their predictions. The MDL score takes model complexity, as well as data efficiency into account. As a result, the most appropriate model for the specific task and representation will be chosen, making it a unified measure for comparison. The proposed metric can be efficiently computed with an online method and we present results for pre-trained vision encoders of various architectures (ResNet and ViT) and objective functions (supervised and self-supervised) on a range of downstream tasks. We compare our methods with accuracy-based approaches and show that the latter are inconsistent when multiple readout models are used. Finally, we discuss important properties revealed by our evaluations such as model scaling, preferred readout model, and data efficiency.
• Abstract（参考訳）: Deep Learningの成功の多くは、優れた表現を学ぶことに基づいているが、彼らの品質を評価する厳密な方法は欠如している。 本稿では,表現の評価をモデル選択問題として扱うとともに,最小記述長(MDL)の原理を用いて評価指標を作成することを提案する。 読み出しモデルのキャパシティを限定する確立された慣行とは対照的に、読み出しモデルのためのハイブリッド離散・連続値モデル空間を設計し、それらの予測を組み合わせるための切替戦略を採用する。 MDLスコアは、データの効率だけでなく、モデルの複雑さも考慮します。 結果として、特定のタスクと表現に最も適したモデルが選択され、比較のための統一された尺度となる。 提案手法はオンライン手法で効率的に計算可能であり,様々なアーキテクチャ (ResNet と ViT) の事前学習された視覚エンコーダと,下流タスクにおける客観的機能 (教師付きおよび自己監督型) に関する結果を示す。 提案手法を精度に基づくアプローチと比較し,複数の読み出しモデルを用いた場合,後者が矛盾していることを示す。 最後に、モデルスケーリング、好ましい読み出しモデル、データ効率などの評価によって明らかになった重要な特性について論じる。

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