論文の概要: Semantically Consistent Multi-view Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04366v1
• Date: Wed, 8 Mar 2023 04:27:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-09 15:10:24.507938
• Title: Semantically Consistent Multi-view Representation Learning
• Title（参考訳）: 意味的に一貫性のある多視点表現学習
• Authors: Yiyang Zhou, Qinghai Zheng, Shunshun Bai, Jihua Zhu
• Abstract要約: SCMRL(Semantically Consistent Multi-view Representation Learning)を提案する。 SCMRLは、基礎となる多視点セマンティックコンセンサス情報を抽出し、その情報を利用して、統合された特徴表現学習を導く。 いくつかの最先端のアルゴリズムと比較して、広範な実験はその優位性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.145085584637744
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we devote ourselves to the challenging task of Unsupervised Multi-view Representation Learning (UMRL), which requires learning a unified feature representation from multiple views in an unsupervised manner. Existing UMRL methods mainly concentrate on the learning process in the feature space while ignoring the valuable semantic information hidden in different views. To address this issue, we propose a novel Semantically Consistent Multi-view Representation Learning (SCMRL), which makes efforts to excavate underlying multi-view semantic consensus information and utilize the information to guide the unified feature representation learning. Specifically, SCMRL consists of a within-view reconstruction module and a unified feature representation learning module, which are elegantly integrated by the contrastive learning strategy to simultaneously align semantic labels of both view-specific feature representations and the learned unified feature representation. In this way, the consensus information in the semantic space can be effectively exploited to constrain the learning process of unified feature representation. Compared with several state-of-the-art algorithms, extensive experiments demonstrate its superiority.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,Unsupervised Multi-view Representation Learning (UMRL) の課題に取り組み,教師なしの方法で複数のビューから統一された特徴表現を学習する必要がある。 既存のUMRL法は主に特徴空間における学習プロセスに集中し、異なる視点に隠された貴重な意味情報を無視する。 この問題に対処するために,多視点意味的コンセンサス情報を探索し,その情報を利用して特徴表現学習の統一を導出するセマンティック・コンスタンス・マルチビュー表現学習(SCMRL)を提案する。 具体的には、SCMRLは、ビュー内再構成モジュールと、コントラスト学習戦略によってエレガントに統合され、ビュー固有の特徴表現と学習された統一特徴表現のセマンティックラベルを同時に調整する統合特徴表現学習モジュールから構成される。 このように、意味空間におけるコンセンサス情報を効果的に利用して、統合された特徴表現の学習過程を制約することができる。 いくつかの最先端のアルゴリズムと比較して、広範な実験はその優位性を示している。

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