論文の概要: Re-Simulation-based Self-Supervised Learning for Pre-Training Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07066v1
• Date: Mon, 11 Mar 2024 18:00:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 00:03:54.651961
• Title: Re-Simulation-based Self-Supervised Learning for Pre-Training Foundation Models
• Title（参考訳）: プレトレーニング基礎モデルのための再シミュレーションに基づく自己教師付き学習
• Authors: Philip Harris, Michael Kagan, Jeffrey Krupa, Benedikt Maier, Nathaniel Woodward
• Abstract要約: 自己監視学習(SSL)は、現代の大規模機械学習モデルのトレーニングの中核にある。 本稿では,データ拡張のための再シミュレーション手法を用いた新しいシミュレーションベースのSSL戦略であるRS3Lを提案する。 結果に加えて、SSL戦略を改善するためのさらなる研究のために、RS3Lデータセットを公開しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.230412738960606
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-Supervised Learning (SSL) is at the core of training modern large machine learning models, providing a scheme for learning powerful representations that can be used in a variety of downstream tasks. However, SSL strategies must be adapted to the type of training data and downstream tasks required. We propose RS3L, a novel simulation-based SSL strategy that employs a method of re-simulation to drive data augmentation for contrastive learning. By intervening in the middle of the simulation process and re-running simulation components downstream of the intervention, we generate multiple realizations of an event, thus producing a set of augmentations covering all physics-driven variations available in the simulator. Using experiments from high-energy physics, we explore how this strategy may enable the development of a foundation model; we show how R3SL pre-training enables powerful performance in downstream tasks such as discrimination of a variety of objects and uncertainty mitigation. In addition to our results, we make the RS3L dataset publicly available for further studies on how to improve SSL strategies.
• Abstract（参考訳）: 自己監視学習(SSL)は、現代の大規模機械学習モデルのトレーニングの中心であり、さまざまな下流タスクで使用できる強力な表現を学習するためのスキームを提供する。 しかしSSL戦略は、必要なトレーニングデータや下流タスクの種類に適応する必要がある。 本稿では,データ拡張を促進させるために再シミュレーション手法を用いた新しいシミュレーションベースのSSL戦略であるRS3Lを提案する。 シミュレーションプロセスの途中に介入し、介入の下流でシミュレーションコンポーネントを再実行することにより、イベントの多重実現を生成し、シミュレータで利用可能なすべての物理駆動の変動をカバーする一連の拡張を生成する。 本稿では,高エネルギー物理学の実験を用いて,r3sl事前学習が下流タスクにおいて,様々な物体の識別や不確実性緩和といった強力なパフォーマンスを実現する方法を示す。 結果に加えて、SSL戦略を改善するためのさらなる研究のために、RS3Lデータセットを公開しています。

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