論文の概要: CFASL: Composite Factor-Aligned Symmetry Learning for Disentanglement in Variational AutoEncoder
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08897v3
- Date: Tue, 12 Nov 2024 01:30:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-13 13:18:26.068490
- Title: CFASL: Composite Factor-Aligned Symmetry Learning for Disentanglement in Variational AutoEncoder
- Title（参考訳）: CFASL: 変分オートエンコーダの絡み合いに対する複合因子適応対称性学習
- Authors: Hee-Jun Jung, Jaehyoung Jeong, Kangil Kim,
- Abstract要約: 本稿では,対称性に基づく絡み合いを学習するためのVAEに組み込んだCFASL(Composite Factor-Aligned Symmetry Learning)を提案する。
CFASLは対称性に基づく絡み合いを学習するための3つの新しい特徴を取り入れている。
CFASLは、単一要素変化と多要素変化条件において、乱れの顕著な改善を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.048226951354646
- License:
- Abstract: Symmetries of input and latent vectors have provided valuable insights for disentanglement learning in VAEs. However, only a few works were proposed as an unsupervised method, and even these works require known factor information in the training data. We propose a novel method, Composite Factor-Aligned Symmetry Learning (CFASL), which is integrated into VAEs for learning symmetry-based disentanglement in unsupervised learning without any knowledge of the dataset factor information. CFASL incorporates three novel features for learning symmetry-based disentanglement: 1) Injecting inductive bias to align latent vector dimensions to factor-aligned symmetries within an explicit learnable symmetry code-book 2) Learning a composite symmetry to express unknown factors change between two random samples by learning factor-aligned symmetries within the codebook 3) Inducing a group equivariant encoder and decoder in training VAEs with the two conditions. In addition, we propose an extended evaluation metric for multi-factor changes in comparison to disentanglement evaluation in VAEs. In quantitative and in-depth qualitative analysis, CFASL demonstrates a significant improvement of disentanglement in single-factor change, and multi-factor change conditions compared to state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: 入力ベクトルと潜在ベクトルの対称性は、VAEにおける非絡み合い学習に貴重な洞察を与えてきた。
しかし、教師なしの手法としていくつかの研究が提案され、これらの研究でさえ、トレーニングデータに既知の因子情報を必要とする。
本稿では,非教師付き学習における対称性に基づく非教師付き学習における非教師付き学習における非教師付き学習における非教師付き学習における対称性に基づく絡み合いを学習するためのVAEに組み込んだCFASL(Composite Factor-Aligned Symmetry Learning)を提案する。
CFASLは対称性に基づく絡み合いを学習するための3つの新しい特徴を取り入れている。
1) ラテントベクトル次元を明示的に学習可能な対称性コードブック内の因子整列対称性に整列させる誘導バイアスを注入する
2 コードブック内の因子整合対称性の学習による2つのランダムサンプル間の未知の因子変化を表現するための合成対称性の学習
3) 群同変エンコーダとデコーダの2つの条件でVAEを訓練する。
さらに,VAEの歪み評価と比較して,多要素変化に対する拡張評価指標を提案する。
定量的かつ詳細な定性的分析において、CFASLは、最先端の手法と比較して、単一要素の変化における歪みの顕著な改善と多要素変化条件を示す。
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