論文の概要: Distribution Normalization: An "Effortless" Test-Time Augmentation for Contrastively Learned Visual-language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11084v1
• Date: Wed, 22 Feb 2023 01:14:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-23 16:35:48.225031
• Title: Distribution Normalization: An "Effortless" Test-Time Augmentation for Contrastively Learned Visual-language Models
• Title（参考訳）: 分布正規化:コントラスト学習による視覚モデルのための「感情のない」テスト時間拡張
• Authors: Yifei Zhou, Juntao Ren, Fengyu Li, Ramin Zabih, Ser-Nam Lim
• Abstract要約: 最近CLIPとして提案された最も代表的なアプローチの1つは、その有効性のために急速に広く採用されている。 しかし,本論文では,ドット積を取るというダウンストリームの一般的な実践が最適化目標の0次近似に過ぎないことを明らかにした。 本研究では, 分散正規化(DN)を提案し, テストサンプルのバッチの平均表現を近似し, InfoNCE損失における負のサンプルと類似するものを表現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.80109084026645
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advances in the field of visual-language contrastive learning have made it possible for many downstream applications to be carried out efficiently and accurately by simply taking the dot product between image and text representations. One of the most representative approaches proposed recently known as CLIP has quickly garnered widespread adoption due to its effectiveness. CLIP is trained with an InfoNCE loss that takes into account both positive and negative samples to help learn a much more robust representation space. This paper however reveals that the common downstream practice of taking a dot product is only a zeroth-order approximation of the optimization goal, resulting in a loss of information during test-time. Intuitively, since the model has been optimized based on the InfoNCE loss, test-time procedures should ideally also be in alignment. The question lies in how one can retrieve any semblance of negative samples information during inference. We propose Distribution Normalization (DN), where we approximate the mean representation of a batch of test samples and use such a mean to represent what would be analogous to negative samples in the InfoNCE loss. DN requires no retraining or fine-tuning and can be effortlessly applied during inference. Extensive experiments on a wide variety of downstream tasks exhibit a clear advantage of DN over the dot product.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語によるコントラスト学習の分野での進歩により、画像とテキストの表現のドット積を取るだけで、多くの下流アプリケーションが効率的に正確に実行できるようになった。 CLIPとして最近提案された最も代表的なアプローチの1つは、その有効性のために急速に普及している。 CLIPは、より堅牢な表現空間を学ぶのに役立つ正と負の両方のサンプルを考慮したInfoNCE損失でトレーニングされている。 しかし,本論文では,ドット製品のダウンストリーム化は最適化目標の0次近似に過ぎず,テスト時間中に情報が失われることを明らかにする。 直感的には、モデルはInfoNCEの損失に基づいて最適化されているので、テスト時間プロシージャも理想的には一致しているはずです。 問題は、推論中に負のサンプル情報のあらゆる類似性を取得する方法にある。 本研究では, 分散正規化(DN)を提案し, テストサンプルのバッチの平均表現を近似し, InfoNCE損失における負のサンプルと類似するものを表現する。 DNは再訓練や微調整を必要とせず、推論中に不注意に適用することができる。 様々な下流タスクに関する大規模な実験は、ドット積よりもDNの明確な優位性を示している。

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