論文の概要: High-Dimensional Latents Should Be Diagnosed Through Phase Structure
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.02600v1
- Date: Sat, 23 May 2026 06:17:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-07 20:42:22.578695
- Title: High-Dimensional Latents Should Be Diagnosed Through Phase Structure
- Title（参考訳）: 高次元潜水剤は相構造を通して診断されるべきである
- Authors: Alejandro Ascarate, Leo Lebrat, Rodrigo Santa Cruz, Clinton Fookes, Olivier Salvado,
- Abstract要約: スピングラス理論のレンズによるオートエンコーダと変分オートエンコーダの潜在空間について検討した。
固定復号器用の潜時空間スピングラス辞書を定式化する。
トポロジカルな自明化機構のエッジ・オブ・ステイティに向けて潜伏系を駆動することは、下流に具体的な結果をもたらすことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.362776482614976
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We study autoencoder and variational-autoencoder latent spaces through the lens of spin-glass theory. The paper has two components. First, we formalize a latent-space spin-glass dictionary: for a fixed decoder, the reconstruction term together with a hyperspherical coordinates prior induces a Hamiltonian on the latent sphere, where latent coordinates play the role of continuous spins and the prior acts as an external magnetic field. This allows us to import operational spin-glass diagnostics -- overlap distributions, susceptibility, and block-spin coarse-graining -- to detect ordered, disordered, and edge-of-stability phases in trained latent representations. Second, we show that deliberately driving the latent system toward the edge-of-stability of the topological trivialization regime has concrete downstream consequences. In generation, hyperspherical compression improves the reconstruction-generation trade-off on CIFAR-10 and CelebA64, yielding lower self-FID while preserving or improving reconstruction. In anomaly detection, the same semi-ordered latent geometry improves both fully unsupervised and conditional OOD detection, including real-world Mars Rover and Galaxy Zoo datasets, as well as CIFAR-10/100 and Imagenette-based OOD benchmarks. We therefore advocate a phase-aware evaluation paradigm for AEs/VAEs, in which spin-glass observables complement standard ML metrics and expose the latent regimes that underlie downstream success or failure in many cases.
- Abstract（参考訳）: スピングラス理論のレンズによるオートエンコーダと変分オートエンコーダの潜在空間について検討した。
紙には2つの要素があります。
まず、固定デコーダの場合、再構成項と超球面座標は、ラテント球上でハミルトン座標を誘導し、ラテント座標が連続スピンの役割を担い、前者は外部磁場として機能する。
これにより、トレーニングされた潜在表現におけるスピングラス診断 -- 重複分布、感受性、ブロックスピン粗粒化 -- をインポートし、順序、乱れ、エッジ・オブ・安定性のフェーズを検出することができる。
第二に、トポロジカルな自明化機構のエッジ・オブ・ステイティに向けた潜伏系を意図的に駆動することは、下流への具体的な結果をもたらすことを示す。
CIFAR-10とCelebA64の再生・再生のトレードオフは、超球面圧縮により改善され、復元の保存や改善をしながら、より低い自己FIDが得られる。
異常検出において、同じ半順序の潜在幾何学は、実世界のMars RoverとGalaxy Zooデータセット、CIFAR-10/100とImagenetteベースのOODベンチマークを含む、完全に教師なしおよび条件付きOOD検出の両方を改善する。
そこで我々は,AE/VAEの位相認識評価パラダイムを提唱し,スピングラスオブザーバが標準のMLメトリクスを補完し,下流の成功や失敗をもたらす潜伏状態を明らかにする。
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