論文の概要: Understanding Variational Autoencoders with Intrinsic Dimension and Information Imbalance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01978v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 10:58:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:51:35.857803
• Title: Understanding Variational Autoencoders with Intrinsic Dimension and Information Imbalance
• Title（参考訳）: 固有次元と情報不均衡を用いた変分オートエンコーダの理解
• Authors: Charles Camboulin, Diego Doimo, Aldo Glielmo,
• Abstract要約: 本研究は,内在次元(ID)と情報不均衡を用いた変分オートエンコーダ(VAE)の隠れ表現の解析(II) ボトルネックサイズがデータのIDよりも大きくなると,VAEは動作の遷移を行ない,二重ハッシュバックIDプロファイルと情報処理の質的なシフトをIIで捉えた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7446241148152257
• License:
• Abstract: This work presents an analysis of the hidden representations of Variational Autoencoders (VAEs) using the Intrinsic Dimension (ID) and the Information Imbalance (II). We show that VAEs undergo a transition in behaviour once the bottleneck size is larger than the ID of the data, manifesting in a double hunchback ID profile and a qualitative shift in information processing as captured by the II. Our results also highlight two distinct training phases for architectures with sufficiently large bottleneck sizes, consisting of a rapid fit and a slower generalisation, as assessed by a differentiated behaviour of ID, II, and KL loss. These insights demonstrate that II and ID could be valuable tools for aiding architecture search, for diagnosing underfitting in VAEs, and, more broadly, they contribute to advancing a unified understanding of deep generative models through geometric analysis.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,内在次元 (ID) と情報不均衡 (II) を用いた変分オートエンコーダ (VAE) の隠蔽表現の解析を行った。 ボトルネックサイズがデータのIDよりも大きくなると,VAEは動作の遷移を行ない,二重ハッシュバックIDプロファイルと情報処理の質的なシフトをIIで捉えた。 また,ID,II,KL損失の差分行動によって評価されるように,急激な適合と緩やかな一般化からなる十分に大きなボトルネックサイズを持つアーキテクチャの2つの異なる訓練段階も強調した。 これらの知見は、II と ID が、VAE における不適合の診断に役立ち、幾何学的解析を通じて深層生成モデルの統一的な理解を促進するのに有用であることを示している。

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