論文の概要: Downstream Task Guided Masking Learning in Masked Autoencoders Using Multi-Level Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18128v1
• Date: Wed, 28 Feb 2024 07:37:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 15:54:47.561733
• Title: Downstream Task Guided Masking Learning in Masked Autoencoders Using Multi-Level Optimization
• Title（参考訳）: マルチレベル最適化を用いたマスクオートエンコーダにおけるダウンストリームタスク指導型マスキング学習
• Authors: Han Guo, Ramtin Hosseini, Ruiyi Zhang, Sai Ashish Somayajula, Ranak Roy Chowdhury, Rajesh K. Gupta, Pengtao Xie
• Abstract要約: Masked Autoencoder (MAE) は視覚表現学習における自己教師付き事前学習のための重要な手法である。 プリトレーニング中に最適なマスキング戦略を学習する新しいフレームワークであるMulti-level Optimized Mask Autoencoder (MLO-MAE)を紹介する。 視覚表現学習におけるMLO-MAEの進歩について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.82742477950748
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Masked Autoencoder (MAE) is a notable method for self-supervised pretraining in visual representation learning. It operates by randomly masking image patches and reconstructing these masked patches using the unmasked ones. A key limitation of MAE lies in its disregard for the varying informativeness of different patches, as it uniformly selects patches to mask. To overcome this, some approaches propose masking based on patch informativeness. However, these methods often do not consider the specific requirements of downstream tasks, potentially leading to suboptimal representations for these tasks. In response, we introduce the Multi-level Optimized Mask Autoencoder (MLO-MAE), a novel framework that leverages end-to-end feedback from downstream tasks to learn an optimal masking strategy during pretraining. Our experimental findings highlight MLO-MAE's significant advancements in visual representation learning. Compared to existing methods, it demonstrates remarkable improvements across diverse datasets and tasks, showcasing its adaptability and efficiency. Our code is available at: https://github.com/Alexiland/MLOMAE
• Abstract（参考訳）: Masked Autoencoder (MAE) は視覚表現学習における自己教師付き事前学習のための重要な手法である。 画像パッチをランダムにマスキングし、マスキングされていないパッチを使ってこれらのマスキングパッチを再構築する。 maeの鍵となる制限は、異なるパッチのさまざまな情報性を無視し、マスクに対するパッチを均一に選択することにある。 これを解決するために、パッチ情報に基づくマスキングを提案するアプローチもある。 しかし、これらの手法はダウンストリームタスクの特定の要求を考慮せず、潜在的にこれらのタスクに最適でない表現をもたらす。 そこで我々は,下流タスクからのエンドツーエンドフィードバックを利用して,事前学習中に最適なマスキング戦略を学習する,MLO-MAE(Multi-level Optimized Mask Autoencoder)を導入する。 視覚表現学習におけるMLO-MAEの進歩について検討した。 既存の方法と比較して、さまざまなデータセットやタスクにまたがる顕著な改善を示し、適応性と効率性を示している。 私たちのコードは、https://github.com/Alexiland/MLOMAEで利用可能です。

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