コンテンツスタイルのもつれ合いのバイアスと有効性の測定【JST・京大機械翻訳】

Liu Xiao; Thermos Spyridon; Valvano Gabriele; Chartsias Agisilaos; O'Neil Alison; Tsaftaris Sotirios A.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218404320319 整理番号：21P0046080

コンテンツスタイルのもつれ合いのバイアスと有効性の測定【JST・京大機械翻訳】

Measuring the Biases and Effectiveness of Content-Style Disentanglement

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資料名：
発行年： 2020年08月27日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年09月15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)

最新の半および教師なし解は,空間テンソルおよび画像外観または「スタイル」に画像「コンテンツ」をベクトルに符号化し,空間等変タスク(例えば画像対画像変換)において優れた性能を達成した。これを達成するために,異なるモデル設計,学習目的,およびデータバイアスを採用した。ベクトル表現における解きほぐりを測定するために,かなりの努力がなされてきたが,タスクパフォーマンスに対するその影響を評価するためには,(空間)コンテンツスタイルのもつれに対するそのような解析が不足している。本論文では,コンテンツスタイル分散設定における異なるバイアスの役割を調べ,解きほぐりとタスクパフォーマンスの間の関係を明らかにする経験的研究を行った。特に,著者らは著者らが以下の設定を考察した。(i)三つのポピュラーなコンテンツスタイル分散モデルに対する主要な設計選択と学習制約の同定;(ii)アブレーション様式でそのような制約を緩和または除去;および(iii)2つの計量を用いて,解きほぐりの程度を測定し,各タスクパフォーマンスに対するその効果を評価した。著者らの実験は,もつれ,タスクパフォーマンス,および驚くほどのコンテンツ解釈可能性の間に「スイートスポット」があり,より高いもつれに対するブラインド強制が,モデル性能とコンテンツ因子の意味をurtめることができることを示唆する。使用したタスク非依存メトリックと同様に,著者らの知見は,コンテンツスタイル表現が有用であるタスクのための新しいモデルの設計と選択を導くために使用できる。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

応用心理学 , パターン認識 , 図形・画像処理一般

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