論文の概要: Self-Supervised Disentanglement by Leveraging Structure in Data Augmentations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08815v1
• Date: Wed, 15 Nov 2023 09:34:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-16 16:33:53.393009
• Title: Self-Supervised Disentanglement by Leveraging Structure in Data Augmentations
• Title（参考訳）: データ拡張における構造レバレッジによる自己監督的絡み合い
• Authors: Cian Eastwood, Julius von K\"ugelgen, Linus Ericsson, Diane Bouchacourt, Pascal Vincent, Bernhard Sch\"olkopf, Mark Ibrahim
• Abstract要約: スタイルの特徴を捨てるのではなく、スタイルの特徴を取り除こうとする原則的なアプローチを導入する。 鍵となる考え方は、複数のスタイルの埋め込み空間を追加することである: (i) それぞれが全対一拡大に不変であり、 (ii) 合同エントロピーが最大化される。 合成データセットに対するアプローチの利点を実証的に実証し、ImageNet上で有望だが限定的な結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.80817077432093
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervised representation learning often uses data augmentations to induce some invariance to "style" attributes of the data. However, with downstream tasks generally unknown at training time, it is difficult to deduce a priori which attributes of the data are indeed "style" and can be safely discarded. To address this, we introduce a more principled approach that seeks to disentangle style features rather than discard them. The key idea is to add multiple style embedding spaces where: (i) each is invariant to all-but-one augmentation; and (ii) joint entropy is maximized. We formalize our structured data-augmentation procedure from a causal latent-variable-model perspective, and prove identifiability of both content and (multiple blocks of) style variables. We empirically demonstrate the benefits of our approach on synthetic datasets and then present promising but limited results on ImageNet.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き表現学習は、しばしばデータの「スタイル」属性に対する不変性を引き起こすためにデータ拡張を用いる。 しかしながら、トレーニング時に下流タスクが一般的に不明なため、データの属性が実際に"スタイル"であり、安全に破棄できる優先順位を推測することは困難である。 この問題に対処するため、私たちはスタイル機能を破棄するよりも、より原則化されたアプローチを導入しました。 鍵となるアイデアは、複数のスタイルの埋め込み空間を追加することです。 i) それぞれが全対一増分に不変であること、及び (ii)ジョイントエントロピーを最大化する。 因果的潜在変数モデルの観点から、構造化データ提供手順を定式化し、コンテンツと(複数ブロックの)スタイル変数の両方の識別可能性を証明する。 我々は、合成データセットに対するアプローチの利点を実証し、imagenetに有望だが限定的な結果を提示する。

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