論文の概要: Self-Supervised Detection of Perfect and Partial Input-Dependent Symmetries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12223v3
- Date: Thu, 27 Jun 2024 13:13:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-28 19:56:44.559839
- Title: Self-Supervised Detection of Perfect and Partial Input-Dependent Symmetries
- Title（参考訳）: 完全および部分入力依存対称性の自己教師付き検出
- Authors: Alonso Urbano, David W. Romero,
- Abstract要約: 群の同値性は、群の対称性がデータで観測されたものと異なる場合、過度にモデルを制約することができる。
本稿では,ラベルを使わずに各入力の対称性のレベルを検出する手法を提案する。
我々のフレームワークは、連続分布と離散対称性分布の両方の異なる族に対応するのに十分である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.54837584979607
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Group equivariance can overly constrain models if the symmetries in the group differ from those observed in data. While common methods address this by determining the appropriate level of symmetry at the dataset level, they are limited to supervised settings and ignore scenarios in which multiple levels of symmetry co-exist in the same dataset. In this paper, we propose a method able to detect the level of symmetry of each input without the need for labels. Our framework is general enough to accommodate different families of both continuous and discrete symmetry distributions, such as arbitrary unimodal, symmetric distributions and discrete groups. We validate the effectiveness of our approach on synthetic datasets with different per-class levels of symmetries, and demonstrate practical applications such as the detection of out-of-distribution symmetries. Our code is publicly available at https://github.com/aurban0/ssl-sym.
- Abstract（参考訳）: 群の同値性は、群の対称性がデータで観測されたものと異なる場合、過度にモデルを制約することができる。
一般的な手法では、データセットレベルで適切な対称性のレベルを決定することでこの問題に対処するが、同じデータセットに複数の対称性が共存するシナリオは、教師付き設定と無視に限られる。
本稿では,ラベルを使わずに各入力の対称性のレベルを検出する手法を提案する。
我々のフレームワークは、任意の単調分布、対称分布、離散群など、連続的および離散的対称性分布の異なる族に対応するのに十分である。
本研究は, クラスごとの対称性の異なる合成データセットに対するアプローチの有効性を検証し, アウト・オブ・ディストリビューション対称性の検出などの実践的応用を実証する。
私たちのコードはhttps://github.com/aurban0/ssl-sym.comで公開されています。
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