論文の概要: Can Self-Supervised Representation Learning Methods Withstand
Distribution Shifts and Corruptions?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02525v1
- Date: Mon, 31 Jul 2023 13:07:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-14 01:07:58.901082
- Title: Can Self-Supervised Representation Learning Methods Withstand
Distribution Shifts and Corruptions?
- Title（参考訳）: 自己教師付き表現学習手法は分布シフトや腐敗に耐えられるか?
- Authors: Prakash Chandra Chhipa, Johan Rodahl Holmgren, Kanjar De, Rajkumar
Saini and Marcus Liwicki
- Abstract要約: コンピュータビジョンにおける自己教師付き学習は、データ内の固有の構造と関係を利用して意味のある表現を学ぶことを目的としている。
本研究では,自己指導型学習手法の学習表現のロバスト性について検討し,分布シフトと画像劣化に着目した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.706184197639971
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Self-supervised learning in computer vision aims to leverage the inherent
structure and relationships within data to learn meaningful representations
without explicit human annotation, enabling a holistic understanding of visual
scenes. Robustness in vision machine learning ensures reliable and consistent
performance, enhancing generalization, adaptability, and resistance to noise,
variations, and adversarial attacks. Self-supervised paradigms, namely
contrastive learning, knowledge distillation, mutual information maximization,
and clustering, have been considered to have shown advances in invariant
learning representations. This work investigates the robustness of learned
representations of self-supervised learning approaches focusing on distribution
shifts and image corruptions in computer vision. Detailed experiments have been
conducted to study the robustness of self-supervised learning methods on
distribution shifts and image corruptions. The empirical analysis demonstrates
a clear relationship between the performance of learned representations within
self-supervised paradigms and the severity of distribution shifts and
corruptions. Notably, higher levels of shifts and corruptions are found to
significantly diminish the robustness of the learned representations. These
findings highlight the critical impact of distribution shifts and image
corruptions on the performance and resilience of self-supervised learning
methods, emphasizing the need for effective strategies to mitigate their
adverse effects. The study strongly advocates for future research in the field
of self-supervised representation learning to prioritize the key aspects of
safety and robustness in order to ensure practical applicability. The source
code and results are available on GitHub.
- Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンにおける自己教師付き学習は、データ内の固有の構造と関係を利用して、明示的な人間のアノテーションなしで意味のある表現を学習することを目的としており、視覚シーンの全体的理解を可能にする。
視覚機械学習におけるロバスト性は、信頼性と一貫したパフォーマンスを確保し、一般化、適応性、ノイズ、変動、敵攻撃に対する耐性を高める。
自己教師付きパラダイム、すなわちコントラスト学習、知識蒸留、相互情報最大化、クラスタリングは、不変学習表現の進歩を示していると考えられている。
本研究は,コンピュータビジョンにおける分散シフトと画像破壊に着目し,自己教師付き学習アプローチの学習表現のロバスト性について検討する。
分散シフトと画像劣化に対する自己教師型学習手法の堅牢性について,詳細な実験を行った。
実証分析は,自己監督パラダイムにおける学習表現のパフォーマンスと,分散シフトや腐敗の深刻さとの関係を明らかにした。
特に、より高いレベルのシフトと腐敗は、学習された表現の堅牢性を著しく低下させる。
これらの知見は, 自己指導型学習手法の性能とレジリエンスに及ぼす分布シフトと画像劣化の影響を強調し, その悪影響を軽減する効果的な戦略の必要性を強調した。
この研究は、自己指導型表現学習の分野における将来の研究を強く主張し、実用性を確保するために安全性と堅牢性の重要な側面を優先するものである。
ソースコードと結果はGitHubで公開されている。
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