論文の概要: Unsupervised Embedding Quality Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16562v2
• Date: Mon, 17 Jul 2023 22:41:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-19 18:38:56.419171
• Title: Unsupervised Embedding Quality Evaluation
• Title（参考訳）: 教師なし埋め込み品質評価
• Authors: Anton Tsitsulin, Marina Munkhoeva, Bryan Perozzi
• Abstract要約: SSLモデルは、他のドメインに転送された時に正常に動作するかどうか、しばしば不明である。 安定した方法でデータを線形に分離することがいかに容易か、定量化できますか? 本稿では,自己教師付き学習における高次元幾何学構造理解の最近の進歩に基づく新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.72542623686684
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised learning has recently significantly gained in popularity, especially with deep learning-based approaches. Despite numerous successes and approaching supervised-level performance on a variety of academic benchmarks, it is still hard to train and evaluate SSL models in practice due to the unsupervised nature of the problem. Even with networks trained in a supervised fashion, it is often unclear whether they will perform well when transferred to another domain. Past works are generally limited to assessing the amount of information contained in embeddings, which is most relevant for self-supervised learning of deep neural networks. This works chooses to follow a different approach: can we quantify how easy it is to linearly separate the data in a stable way? We survey the literature and uncover three methods that could be potentially used for evaluating quality of representations. We also introduce one novel method based on recent advances in understanding the high-dimensional geometric structure of self-supervised learning. We conduct extensive experiments and study the properties of these metrics and ones introduced in the previous work. Our results suggest that while there is no free lunch, there are metrics that can robustly estimate embedding quality in an unsupervised way.
• Abstract（参考訳）: 教師なし学習は最近、特にディープラーニングベースのアプローチで人気が高まっている。 さまざまな学術ベンチマークで多くの成功と教師レベルパフォーマンスに近づいているにもかかわらず、教師なしの性質のため、SSLモデルを実際にトレーニングし評価することは依然として困難である。 監視された方法でトレーニングされたネットワークであっても、他のドメインに転送されるとうまく機能するかどうかは不明だ。 過去の研究は一般に、深層ニューラルネットワークの自己教師あり学習に最も関係する埋め込みに含まれる情報量を評価することに限定されている。 安定した方法でデータを線形に分離することがいかに容易か、定量化できますか? 文献を調査し,表現の質評価に使用可能な3つの方法を明らかにする。 また,自己教師付き学習における高次元幾何学的構造を理解するための新しい手法を提案する。 我々は、これらのメトリクスと、前回の研究で導入されたものの特性について広範な実験を行い、研究する。 その結果,無料のランチは存在しないものの,埋没品質を教師なしの方法で確実に推定できる指標が存在することが示唆された。

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