論文の概要: Information Theory-Guided Heuristic Progressive Multi-View Coding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10522v1
• Date: Mon, 21 Aug 2023 07:19:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 14:38:08.571264
• Title: Information Theory-Guided Heuristic Progressive Multi-View Coding
• Title（参考訳）: 情報理論に基づくヒューリスティック・プログレッシブ・マルチビュー符号化
• Authors: Jiangmeng Li, Hang Gao, Wenwen Qiang, Changwen Zheng
• Abstract要約: マルチビュー表現学習は、共有コンテキストの複数のビューから包括的情報をキャプチャすることを目的としている。 最近の研究は、異なるビューに対して直感的に対照的な学習をペアワイズで適用していますが、これはまだスケーラブルです。 一般化多視点学習のための新しい情報理論フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.91836137705842
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-view representation learning aims to capture comprehensive information from multiple views of a shared context. Recent works intuitively apply contrastive learning to different views in a pairwise manner, which is still scalable: view-specific noise is not filtered in learning view-shared representations; the fake negative pairs, where the negative terms are actually within the same class as the positive, and the real negative pairs are coequally treated; evenly measuring the similarities between terms might interfere with optimization. Importantly, few works study the theoretical framework of generalized self-supervised multi-view learning, especially for more than two views. To this end, we rethink the existing multi-view learning paradigm from the perspective of information theory and then propose a novel information theoretical framework for generalized multi-view learning. Guided by it, we build a multi-view coding method with a three-tier progressive architecture, namely Information theory-guided hierarchical Progressive Multi-view Coding (IPMC). In the distribution-tier, IPMC aligns the distribution between views to reduce view-specific noise. In the set-tier, IPMC constructs self-adjusted contrasting pools, which are adaptively modified by a view filter. Lastly, in the instance-tier, we adopt a designed unified loss to learn representations and reduce the gradient interference. Theoretically and empirically, we demonstrate the superiority of IPMC over state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: マルチビュー表現学習は、共有コンテキストの複数のビューから包括的情報をキャプチャすることを目的としている。 ビュー固有のノイズは、ビュー共有表現の学習においてフィルタリングされない; 否定的な用語が実際には正と同じクラス内にあり、実際の否定的なペアが等しく扱われる偽の否定的なペア; 用語間の類似性を測定することは最適化に支障をきたすかもしれない。 特に2つ以上の視点で、一般化された自己教師型多視点学習の理論的枠組みを研究する研究はほとんどない。 そこで我々は,情報理論の観点から既存の多視点学習パラダイムを再考し,一般化多視点学習のための新しい情報理論フレームワークを提案する。 そこで,我々は情報理論に基づく階層型階層型多視点符号化 (ipmc) という,3層プログレッシブアーキテクチャを用いたマルチビュー符号化手法を構築した。 分散層では、IPMCはビュー間の分散を調整し、ビュー固有のノイズを減らす。 セット層では、IPMCは自己調整型コントラストプールを構築し、ビューフィルタによって適応的に修正される。 最後に、インスタンス層では、表現を学習し、勾配干渉を減らすために設計された統一的損失を採用します。 理論上,実証的に,ipmcが最先端手法よりも優れていることを示す。

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