論文の概要: SINCERE: Supervised Information Noise-Contrastive Estimation REvisited

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14277v4
• Date: Thu, 07 Nov 2024 19:48:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:52:53.880378
• Title: SINCERE: Supervised Information Noise-Contrastive Estimation REvisited
• Title（参考訳）: SINCERE: 情報ノイズコントラスト推定の再検討
• Authors: Patrick Feeney, Michael C. Hughes,
• Abstract要約: これまでの研究では、InfoNCEを拡張して利用可能なクラスラベルから学ぶために、教師付きコントラスト(SupCon)損失が示唆されていた。 本稿では,InfoNCE の教師付き拡張として Supervised InfoNCE Revisited (SINCERE) 損失を提案する。 実験により、SINCEREは、異なるクラスから埋め込みを分離し、転送学習の分類精度を向上させることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.004880836963827
• License:
• Abstract: The information noise-contrastive estimation (InfoNCE) loss function provides the basis of many self-supervised deep learning methods due to its strong empirical results and theoretic motivation. Previous work suggests a supervised contrastive (SupCon) loss to extend InfoNCE to learn from available class labels. This SupCon loss has been widely-used due to reports of good empirical performance. However, in this work we find that the prior SupCon loss formulation has questionable justification because it can encourage some images from the same class to repel one another in the learned embedding space. This problematic intra-class repulsion gets worse as the number of images sharing one class label increases. We propose the Supervised InfoNCE REvisited (SINCERE) loss as a theoretically-justified supervised extension of InfoNCE that eliminates intra-class repulsion. Experiments show that SINCERE leads to better separation of embeddings from different classes and improves transfer learning classification accuracy. We additionally utilize probabilistic modeling to derive an information-theoretic bound that relates SINCERE loss to the symmeterized KL divergence between data-generating distributions for a target class and all other classes.
• Abstract（参考訳）: The information noise-contrastive Estimation (InfoNCE) loss function is a basis of many self-supervised deep learning method because its strong empirical results and theoretic motivation。 これまでの研究では、InfoNCEを拡張して利用可能なクラスラベルから学ぶために、教師付きコントラスト(SupCon)損失が示唆されていた。 このSupConの損失は、優れた経験的性能の報告のために広く利用されている。 しかし、この研究で、SupConの損失の定式化が疑問視されているのは、同じクラスのイメージが学習された埋め込み空間において互いに反発するように促すことができるからである。 1つのクラスラベルを共有する画像の数が増加するにつれて、この問題によるクラス内の反発は悪化する。 我々は、クラス内反発を排除したInfoNCEの理論的に調整された拡張として、Supervised InfoNCE Revisited (SINCERE)損失を提案する。 実験により、SINCEREは、異なるクラスから埋め込みを分離し、転送学習の分類精度を向上させることが示されている。 さらに、確率論的モデリングを用いて、SINCERE損失と、ターゲットクラスおよび他のクラスに対するデータ生成分布間の対称性付きKL分散とを関連付ける情報理論境界を導出する。

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