論文の概要: Disentanglement Analysis in Deep Latent Variable Models Matching Aggregate Posterior Distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15705v1
• Date: Sun, 26 Jan 2025 23:38:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:59:26.795732
• Title: Disentanglement Analysis in Deep Latent Variable Models Matching Aggregate Posterior Distributions
• Title（参考訳）: アグリゲート後部分布に一致した深部潜伏変動モデルにおける遠絡解析
• Authors: Surojit Saha, Sarang Joshi, Ross Whitaker,
• Abstract要約: 本稿では,DLVM(Deep Latent variable model)の解離を一般に評価する手法を提案する。 提案手法は, 基潜時軸と異なるデータセットの生成因子を表す潜時ベクトルを探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5759862457142761
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• Abstract: Deep latent variable models (DLVMs) are designed to learn meaningful representations in an unsupervised manner, such that the hidden explanatory factors are interpretable by independent latent variables (aka disentanglement). The variational autoencoder (VAE) is a popular DLVM widely studied in disentanglement analysis due to the modeling of the posterior distribution using a factorized Gaussian distribution that encourages the alignment of the latent factors with the latent axes. Several metrics have been proposed recently, assuming that the latent variables explaining the variation in data are aligned with the latent axes (cardinal directions). However, there are other DLVMs, such as the AAE and WAE-MMD (matching the aggregate posterior to the prior), where the latent variables might not be aligned with the latent axes. In this work, we propose a statistical method to evaluate disentanglement for any DLVMs in general. The proposed technique discovers the latent vectors representing the generative factors of a dataset that can be different from the cardinal latent axes. We empirically demonstrate the advantage of the method on two datasets.
• Abstract（参考訳）: 深い潜伏変数モデル(DLVM)は、隠された説明因子が独立した潜伏変数によって解釈されるように、教師なしの方法で意味のある表現を学習するように設計されている。 変分オートエンコーダ (VAE) は, 潜時因子と潜時軸とのアライメントを促進する因子分布を用いた後方分布のモデル化により, ゆがみ解析において広く研究されているDLVMである。 データの変動を説明する潜伏変数が潜伏軸(心方向)と一致していると仮定して、最近いくつかの指標が提案されている。 しかし、AAEやWAE-MMD(アグリゲートの後方にマッチする)のような他のDLVMでは、潜り変数は潜り軸と整列しない可能性がある。 本研究では,一般のDLVMに対する不整合性を評価する統計的手法を提案する。 提案手法は, 基潜時軸と異なるデータセットの生成因子を表す潜時ベクトルを探索する。 2つのデータセットにこの手法の利点を実証的に示す。

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