論文の概要: TC-VAE: Uncovering Out-of-Distribution Data Generative Factors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04103v1
• Date: Sat, 8 Apr 2023 21:16:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 17:49:16.113824
• Title: TC-VAE: Uncovering Out-of-Distribution Data Generative Factors
• Title（参考訳）: tc-vae: 分散データ生成要因を明らかにする
• Authors: Cristian Meo, Anirudh Goyal and Justin Dauwels
• Abstract要約: 提案モデルでは,異なるデータセット上でOOD生成因子を明らかにすることができることを示す。 また,学習した潜在表現と入力データとの結合総関係の下位境界を用いて最適化された生成モデルTC-VAEを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.41272058228588
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Uncovering data generative factors is the ultimate goal of disentanglement learning. Although many works proposed disentangling generative models able to uncover the underlying generative factors of a dataset, so far no one was able to uncover OOD generative factors (i.e., factors of variations that are not explicitly shown on the dataset). Moreover, the datasets used to validate these models are synthetically generated using a balanced mixture of some predefined generative factors, implicitly assuming that generative factors are uniformly distributed across the datasets. However, real datasets do not present this property. In this work we analyse the effect of using datasets with unbalanced generative factors, providing qualitative and quantitative results for widely used generative models. Moreover, we propose TC-VAE, a generative model optimized using a lower bound of the joint total correlation between the learned latent representations and the input data. We show that the proposed model is able to uncover OOD generative factors on different datasets and outperforms on average the related baselines in terms of downstream disentanglement metrics.
• Abstract（参考訳）: データ生成要因を明らかにすることは、絡み合い学習の究極の目標である。 多くの研究が、データセットの根底にある生成因子を解明できる無絡生成モデルを提案したが、これまでのところ、OOD生成因子(すなわちデータセットに明示的に示されていない変動因子)を発見できなかった。 さらに、これらのモデルを検証するために使用されるデータセットは、予め定義された生成因子のバランスの取れた混合を用いて合成され、生成因子がデータセット全体に均一に分散されていることを暗黙的に仮定する。 しかし、実際のデータセットはこの性質を示さない。 本研究では,不均衡生成因子を用いたデータセットの利用の効果を分析し,広く用いられている生成モデルに対して質的・定量的な結果を与える。 さらに,学習した潜在表現と入力データとの結合総関係の下位境界を用いて最適化された生成モデルTC-VAEを提案する。 提案モデルでは, 異なるデータセット上のOOD生成因子を抽出し, 下流のアンタングル化指標を用いて, 関連するベースラインの平均値を上回る性能を示す。

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