分割表現の学習のための対照的目的【JST・京大機械翻訳】

Kahana Jonathan; Hoshen Yedid

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211864336855 整理番号：22P0307934

分割表現の学習のための対照的目的【JST・京大機械翻訳】

A Contrastive Objective for Learning Disentangled Representations

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発行年： 2022年03月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月21日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

高感度または不要な属性に不変である画像の学習表現は,バイアス除去と交差ドメイン検索を含む多くのタスクにとって重要である。ここでの目的は,ラベルが提供される領域(感受性属性)に不変である表現を学習することであり,一方,ラベル付けされていない他のすべての画像属性に対して有益であった。不変表現を確保するための新しいドメインワイズコントラスト目的を提案する新しいアプローチを提案した。この目的は,ドメイン不変性を強制する同じドメインから引き出される負の画像対を決定的に制限し,一方,標準コントラストの目的はそうではない。このドメイン毎の目的は,特徴抑制をもたらすショートカット解に悩むので,それ自身に不十分である。再構成制約,画像増強および事前訓練重みによる初期化の組合せによってこの問題を克服した。本解析は,増強の選択が重要であり,そして,増加の誤誘導選択が不変性と情報性目的を害することを示している。広範な評価において,提案手法は,表現不変性,表現情報,訓練速度に関して最先端技術に優 convincing的に優れている。さらに,いくつかの場合において,この方法は再構成制約なしでも優れた結果を達成することができ,より高速で資源効率の良い訓練につながることを見出した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , パターン認識

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