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J-GLOBAL ID：202202254854963205   整理番号：22A0419502

Object-aware表現学習におけるKLダイバージェンスの周期性アニーリングによる潜在表現の安定化手法の検証

Verification of Cyclical Annealing for Object-oriented Representation Learning

著者 (8件)： 小林篤史 (早稲田大) ,  綱島秀樹 (早稲田大) ,  綱島秀樹 (産業技術総合研) ,  大川武彦 (東大) ,  相澤宏旭 (広島大) ,  YUE Qiu (産業技術総合研) ,  片岡裕雄 (産業技術総合研) ,  森島繁生 (早稲田大 理工学術院総合研)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 121  号： 304(PRMU2021 24-59)  ページ： 83-87 (WEB ONLY)  発行年： 2021年12月09日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： Object-aware表現学習と呼ばれる,画像から物体や背景のパーツごとの画像を得る教師なし深層学習の研究が行われている.この手法はシーンの構造的な理解を必要とする下流タスクの性能を向上させることが期待されている.Object-aware表現学習の既存手法では背景のパーツの分解が正しく行われない問題があった.先行研究にて,この問題の原因は潜在変数の事後分布と事前分布のKLダイバージェンスの消失にあることが示され,解決策として学習時の潜在変数に対する損失の周期的な増減を行うことが提案された.本研究ではこの学習手法の効果を定量的に検証する.(著者抄録)

シソーラス用語： 機械学習 ,  教師なし学習 ,  エントロピー ,  情報量 ,  シミュレーテッドアニーリング ,  安定化 ,  変分法 ,  静止画像 ,  *画像分析 ,  *セグメンテーション ,  表現学習
準シソーラス用語： Kullback-Leibler発散

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (13件)：

• Victor Bapst, Alvaro Sanchez-Gonzalez, Carl Doersch, Kimberly L. Stachenfeld, Pushmeet Kohli, Peter W. Battaglia, and Jessica B. Hamrick. Structured agents for physical construction. CoRR, Vol. abs/1904.03177, 2019.
• Samuel R. Bowman, Luke Vilnis, Oriol Vinyals, Andrew M. Dai, Rafal Józefowicz, and Samy Bengio. Generating sentences from a continuous space. CoRR, Vol. abs/1511.06349, 2015.
• Christopher P. Burgess, Loïc Matthey, Nicholas Watters, Rishabh Kabra, Irina Higgins, Matthew Botvinick, and Alexander Lerchner. Monet: Unsupervised scene decomposition and representation. CoRR, Vol. abs/1901.11390, 2019.
• Blender Online Community. Blender - a 3D modelling and rendering package. Blender Foundation, Stichting Blender Foundation, Amsterdam, 2018.
• Eric Crawford and Joelle Pineau. Spatially invariant unsupervised object detection with convolutional neural networks. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Vol. 33, No. 01, pp. 3412-3420, Jul. 2019.

タイトルに関連する用語 (8件)： 表現学習 ,  ダイバージェンス ,  周期性 ,  アニーリング ,  表現 ,  安定化 ,  手法 ,  検証