論文の概要: Reverse Engineering Self-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15614v1
• Date: Wed, 24 May 2023 23:15:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 18:11:35.552214
• Title: Reverse Engineering Self-Supervised Learning
• Title（参考訳）: リバースエンジニアリングによる自己監督型学習
• Authors: Ido Ben-Shaul, Ravid Shwartz-Ziv, Tomer Galanti, Shai Dekel, Yann LeCun
• Abstract要約: 自己教師型学習(SSL)は機械学習の強力なツールである。 本稿ではSSL学習表現の詳細な実験的検討を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.720366509919167
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-supervised learning (SSL) is a powerful tool in machine learning, but understanding the learned representations and their underlying mechanisms remains a challenge. This paper presents an in-depth empirical analysis of SSL-trained representations, encompassing diverse models, architectures, and hyperparameters. Our study reveals an intriguing aspect of the SSL training process: it inherently facilitates the clustering of samples with respect to semantic labels, which is surprisingly driven by the SSL objective's regularization term. This clustering process not only enhances downstream classification but also compresses the data information. Furthermore, we establish that SSL-trained representations align more closely with semantic classes rather than random classes. Remarkably, we show that learned representations align with semantic classes across various hierarchical levels, and this alignment increases during training and when moving deeper into the network. Our findings provide valuable insights into SSL's representation learning mechanisms and their impact on performance across different sets of classes.
• Abstract（参考訳）: 自己教師型学習(SSL)は機械学習において強力なツールであるが、学習した表現とその基盤となるメカニズムを理解することは依然として課題である。 本稿では,多様なモデル,アーキテクチャ,ハイパーパラメータを含むSSL学習表現の詳細な実験的検討を行う。 本研究はSSLトレーニングプロセスの興味深い側面を明らかにし,SSL目標の正規化項によって驚くほど駆動されるセマンティックラベルに対するサンプルのクラスタリングを本質的に促進する。 このクラスタリングプロセスは下流の分類を強化するだけでなく、データ情報も圧縮する。 さらに、SSLで訓練された表現が、ランダムクラスよりもセマンティッククラスとより密接に一致していることを確立する。 注目すべきなのは,学習表現がさまざまな階層レベルにわたる意味クラスと整合していることであり,このアライメントはトレーニングやネットワークの奥深くに移動すると増加する。 この結果から,SSLの表現学習機構と,クラス間のパフォーマンスへの影響に関する貴重な知見が得られた。

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