論文の概要: Efficient Model-Agnostic Multi-Group Equivariant Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09675v2
• Date: Mon, 07 Oct 2024 16:28:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 18:00:48.458342
• Title: Efficient Model-Agnostic Multi-Group Equivariant Networks
• Title（参考訳）: モデルに依存しない多群同変ネットワーク
• Authors: Razan Baltaji, Sourya Basu, Lav R. Varshney,
• Abstract要約: 2つの関連する問題に対して、効率的なモデルに依存しない同変設計を提供する。 1つは、複数の入力を持つネットワークで、それぞれ異なるグループによって作用する可能性があり、もう1つは単一の入力であるが、その上で作用するグループは大きな製品グループである。 等変モデルはそのような変換に対して堅牢であり、それ以外は競合的に実行可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.986283562123713
• License:
• Abstract: Constructing model-agnostic group equivariant networks, such as equitune (Basu et al., 2023b) and its generalizations (Kim et al., 2023), can be computationally expensive for large product groups. We address this problem by providing efficient model-agnostic equivariant designs for two related problems: one where the network has multiple inputs each with potentially different groups acting on them, and another where there is a single input but the group acting on it is a large product group. For the first design, we initially consider a linear model and characterize the entire equivariant space that satisfies this constraint. This characterization gives rise to a novel fusion layer between different channels that satisfies an invariance-symmetry (IS) constraint, which we call an IS layer. We then extend this design beyond linear models, similar to equitune, consisting of equivariant and IS layers. We also show that the IS layer is a universal approximator of invariant-symmetric functions. Inspired by the first design, we use the notion of the IS property to design a second efficient model-agnostic equivariant design for large product groups acting on a single input. For the first design, we provide experiments on multi-image classification where each view is transformed independently with transformations such as rotations. We find equivariant models are robust to such transformations and perform competitively otherwise. For the second design, we consider three applications: language compositionality on the SCAN dataset to product groups; fairness in natural language generation from GPT-2 to address intersectionality; and robust zero-shot image classification with CLIP. Overall, our methods are simple and general, competitive with equitune and its variants, while also being computationally more efficient.
• Abstract（参考訳）: 等式 (Basu et al , 2023b) や一般化 (Kim et al , 2023) のようなモデルに依存しない群同変ネットワークの構築は、大規模な積群に対して計算的に高価である。 この問題は、ネットワークが複数の入力を持ち、それぞれ異なるグループが作用している場合と、1つの入力がある場合と、それに作用する群が大きな積群である場合の2つの関連する問題に対して効率的なモデルに依存しない同変設計を提供することによって解決される。 最初の設計では、まず線形モデルを検討し、この制約を満たす同変空間全体を特徴づける。 この特徴付けにより、IS層と呼ばれる不変対称性(IS)制約を満たす異なるチャネル間の新たな融合層が生まれる。 この設計は、同変層とIS層からなる等高線と同様の線形モデルを超えて拡張する。 また、IS層は不変対称関数の普遍近似器であることを示す。 第一の設計に触発されて、我々はIS特性の概念を用いて、単一の入力に作用する大規模製品群に対して、第二の効率的なモデルに依存しない同変設計を設計する。 最初の設計では、各ビューが回転などの変換と独立に変換されるマルチイメージ分類の実験を行う。 等変モデルはそのような変換に対して堅牢であり、それ以外は競合的に実行可能である。 第2の設計では、SCANデータセットから製品グループへの言語構成性、GPT-2から交叉性に対処する自然言語生成の公平性、CLIPを用いた堅牢なゼロショット画像分類の3つの応用について検討する。 全体として、我々の手法は単純で一般的なものであり、等高線とその変種と競合するが、計算的にも効率的である。

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