論文の概要: Representation Learning with Conditional Information Flow Maximization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05510v1
• Date: Sat, 8 Jun 2024 16:19:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 19:25:53.282072
• Title: Representation Learning with Conditional Information Flow Maximization
• Title（参考訳）: 条件付き情報フロー最大化による表現学習
• Authors: Dou Hu, Lingwei Wei, Wei Zhou, Songlin Hu,
• Abstract要約: 本稿では,条件情報フローと呼ばれる情報理論表現学習フレームワークを提案する。 学習された表現は、優れた特徴均一性と十分な予測能力を有する。 実験により、学習された表現はより十分で、堅牢で、伝達可能であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.36409607847339
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes an information-theoretic representation learning framework, named conditional information flow maximization, to extract noise-invariant sufficient representations for the input data and target task. It promotes the learned representations have good feature uniformity and sufficient predictive ability, which can enhance the generalization of pre-trained language models (PLMs) for the target task. Firstly, an information flow maximization principle is proposed to learn more sufficient representations by simultaneously maximizing both input-representation and representation-label mutual information. In contrast to information bottleneck, we handle the input-representation information in an opposite way to avoid the over-compression issue of latent representations. Besides, to mitigate the negative effect of potential redundant features, a conditional information minimization principle is designed to eliminate negative redundant features while preserve noise-invariant features from the input. Experiments on 13 language understanding benchmarks demonstrate that our method effectively improves the performance of PLMs for classification and regression. Extensive experiments show that the learned representations are more sufficient, robust and transferable.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,入力データと対象タスクに対するノイズ不変表現を抽出するために,条件情報フローの最大化という情報理論表現学習フレームワークを提案する。 学習された表現は、良好な特徴均一性と十分な予測能力を有し、目標タスクに対する事前学習言語モデル(PLM)の一般化を促進することができる。 まず,入力表現と表現ラベルの両相互情報を同時に最大化することにより,情報フローの最大化原理を提案する。 情報ボトルネックとは対照的に、潜在表現の過剰圧縮問題を避けるために、入力表現情報を反対の方法で処理する。 さらに、潜在的な冗長な特徴の負の効果を軽減するため、条件情報最小化原理は、入力からノイズ不変な特徴を保ちながら、負の冗長な特徴を排除するように設計されている。 13の言語理解ベンチマーク実験により,本手法は分類と回帰のためのPLMの性能を効果的に向上することを示した。 大規模な実験により、学習された表現はより十分で、堅牢で、伝達可能であることが示された。

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