論文の概要: Leveraging sparse and shared feature activations for disentangled representation learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07939v1
• Date: Mon, 17 Apr 2023 01:33:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 16:43:13.730958
• Title: Leveraging sparse and shared feature activations for disentangled representation learning
• Title（参考訳）: 不整合表現学習のためのスパースと共有特徴アクティベーションの活用
• Authors: Marco Fumero, Florian Wenzel, Luca Zancato, Alessandro Achille, Emanuele Rodol\`a, Stefano Soatto, Bernhard Sch\"olkopf, Francesco Locatello
• Abstract要約: 本稿では,教師付きタスクの多種多様な集合から抽出した知識を活用し,共通不整合表現を学習することを提案する。 我々は6つの実世界分布シフトベンチマークと異なるデータモダリティに対するアプローチを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 125.58598282275757
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recovering the latent factors of variation of high dimensional data has so far focused on simple synthetic settings. Mostly building on unsupervised and weakly-supervised objectives, prior work missed out on the positive implications for representation learning on real world data. In this work, we propose to leverage knowledge extracted from a diversified set of supervised tasks to learn a common disentangled representation. Assuming each supervised task only depends on an unknown subset of the factors of variation, we disentangle the feature space of a supervised multi-task model, with features activating sparsely across different tasks and information being shared as appropriate. Importantly, we never directly observe the factors of variations but establish that access to multiple tasks is sufficient for identifiability under sufficiency and minimality assumptions. We validate our approach on six real world distribution shift benchmarks, and different data modalities (images, text), demonstrating how disentangled representations can be transferred to real settings.
• Abstract（参考訳）: 高次元データの変動の潜在要因の回復は、これまで単純な合成設定に重点を置いてきた。 主に教師なしおよび弱教師付き目的に基づいて構築され、以前の研究は、実世界のデータにおける表現学習のポジティブな意味を欠いた。 本研究では,教師付きタスクの多種多様な集合から抽出した知識を活用し,共通不整合表現を学習することを提案する。 各教師付きタスクがばらつきの要因の未知の部分集合のみに依存すると仮定すると、私たちは教師付きマルチタスクモデルの機能空間を分断し、異なるタスク間で機能を活性化し、適切な情報を共有する。 重要なことは、我々は変化の要因を直接観察することはないが、複数のタスクへのアクセスは、十分かつ最小限の仮定の下での識別に十分であることを示す。 6つの実世界の分散シフトベンチマークと異なるデータモダリティ(画像、テキスト)のアプローチを検証し、異種表現を実環境に転送する方法を実証した。

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