論文の概要: Self-Supervised Siamese Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02549v2
• Date: Tue, 08 Apr 2025 14:03:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 06:13:49.820984
• Title: Self-Supervised Siamese Autoencoders
• Title（参考訳）: 自己監督型シームズオートエンコーダ
• Authors: Friederike Baier, Sebastian Mair, Samuel G. Fadel,
• Abstract要約: 自己教師付き表現学習は、ラベル付けされるデータのごく一部しか必要とせず、しばしば同じまたはそれ以上の下流のパフォーマンスを達成する。 自己教師型タスクでディープニューラルネットワークを事前訓練するための方法として、シームズ・デノナイズ・オートエンコーダが提案された。 Siameseコンポーネントにはもっと影響がありますが、パフォーマンス向上にはデノナイジングオートエンコーダが必要です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.474723404975345
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In contrast to fully-supervised models, self-supervised representation learning only needs a fraction of data to be labeled and often achieves the same or even higher downstream performance. The goal is to pre-train deep neural networks on a self-supervised task, making them able to extract meaningful features from raw input data afterwards. Previously, autoencoders and Siamese networks have been successfully employed as feature extractors for tasks such as image classification. However, both have their individual shortcomings and benefits. In this paper, we combine their complementary strengths by proposing a new method called SidAE (Siamese denoising autoencoder). Using an image classification downstream task, we show that our model outperforms two self-supervised baselines across multiple data sets and scenarios. Crucially, this includes conditions in which only a small amount of labeled data is available. Empirically, the Siamese component has more impact, but the denoising autoencoder is nevertheless necessary to improve performance.
• Abstract（参考訳）: 完全教師付きモデルとは対照的に、自己教師付き表現学習はラベル付けされるデータのごく一部しか必要とせず、しばしば同じまたはそれ以上の下流のパフォーマンスを達成する。 目標は、自己教師されたタスクでディープニューラルネットワークを事前訓練することで、その後に生の入力データから意味のある特徴を抽出できるようにすることだ。 これまで、オートエンコーダとシームズネットワークは、画像分類などのタスクのための特徴抽出器としてうまく使われてきた。 しかし、両者はそれぞれの欠点と利益を持っている。 本稿では,SidAE (Siamese denoising autoencoder) と呼ばれる新しい手法を提案する。 下流タスクのイメージ分類を用いて、我々のモデルは複数のデータセットやシナリオにまたがる2つの自己教師付きベースラインより優れていることを示す。 重要なことに、これは少量のラベル付きデータしか利用できない条件を含む。 実証的には、Siameseコンポーネントはより影響を受けていますが、パフォーマンスを改善するにはデノナイズオートエンコーダが必要です。

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