論文の概要: On the Discriminability of Self-Supervised Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13541v1
• Date: Thu, 18 Jul 2024 14:18:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-19 15:00:55.971879
• Title: On the Discriminability of Self-Supervised Representation Learning
• Title（参考訳）: 自己監督型表現学習の識別可能性について
• Authors: Zeen Song, Wenwen Qiang, Changwen Zheng, Fuchun Sun, Hui Xiong,
• Abstract要約: 自己教師付き学習(SSL)は、最近、下流の視覚タスクで大きな成功を収めた。 特に複雑な下流タスクにおいて、SSLと教師あり学習(SL)の間には、注目すべきギャップがまだ残っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.598160031349686
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-supervised learning (SSL) has recently achieved significant success in downstream visual tasks. However, a notable gap still exists between SSL and supervised learning (SL), especially in complex downstream tasks. In this paper, we show that the features learned by SSL methods suffer from the crowding problem, where features of different classes are not distinctly separated, and features within the same class exhibit large intra-class variance. In contrast, SL ensures a clear separation between classes. We analyze this phenomenon and conclude that SSL objectives do not constrain the relationships between different samples and their augmentations. Our theoretical analysis delves into how SSL objectives fail to enforce the necessary constraints between samples and their augmentations, leading to poor performance in complex tasks. We provide a theoretical framework showing that the performance gap between SSL and SL mainly stems from the inability of SSL methods to capture the aggregation of similar augmentations and the separation of dissimilar augmentations. To address this issue, we propose a learnable regulator called Dynamic Semantic Adjuster (DSA). DSA aggregates and separates samples in the feature space while being robust to outliers. Through extensive empirical evaluations on multiple benchmark datasets, we demonstrate the superiority of DSA in enhancing feature aggregation and separation, ultimately closing the performance gap between SSL and SL.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習(SSL)は、最近、下流の視覚タスクで大きな成功を収めた。 しかし、特に複雑な下流タスクにおいて、SSLと教師あり学習(SL)の間には、注目すべきギャップがまだ残っている。 本稿では,SSL手法で学習した特徴が,異なるクラスの特徴が明確に分離されていない群集問題に悩まされ,同一クラス内の特徴が大きなクラス内でのばらつきを示すことを示す。 対照的に、SLはクラス間の明確な分離を保証する。 我々は、この現象を分析し、SSLの目的が異なるサンプルとそれらの拡張の関係を制約しないことを結論づける。 我々の理論的分析は、SSLの目的が、サンプルと拡張の間の必要な制約を強制できないか、そして複雑なタスクにおいてパフォーマンスが低下する原因について考察している。 SSL と SL のパフォーマンスギャップは,SSL メソッドが同様の拡張の集合を捕捉できないこと,異種拡張の分離に起因している,という理論的枠組みを提供する。 この問題に対処するために,動的意味調整器 (DSA) と呼ばれる学習可能なレギュレータを提案する。 DSAは、外れ値に対して堅牢でありながら、特徴空間のサンプルを集約して分離する。 複数のベンチマークデータセットに対する広範な経験的評価を通じて、機能集約と分離の強化におけるDSAの優位性を実証し、最終的にSSLとSLのパフォーマンスギャップを埋める。

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