重新审视解开下游任务中的必要性:对抽象视觉推理的研究
本文分析了无监督学习分离表示的最新进展并挑战了一些常见假设,通过实验研究发现,不加监督训练的模型很难达到良好的分离效果,同时,增加分离度似乎不会降低学习的样本复杂度,未来的研究应该关注归纳偏置和(隐式)监督的作用,考虑在多个数据集上复现实验结果。
Nov, 2018
本文通过大规模研究提供证据,证明在使用类似Raven渐进矩阵这样的抽象推理任务时,多个无监督的去卷积模型学到的分解表示模型比其他模型能够更快地学习并使用更少的样本,从而实现更好的下游性能表现。
May, 2019
该研究提出了一种理论上的度量方法来评估机器学习中所谓的disentangled representations的质量,这些方法可以让不同的机器学习模型公平地进行比较。
Aug, 2019
本文提出了一个新的高分辨率数据集,其中包括1M个模拟图像和1800个带注释的现实世界图像,以评估分解表示学习到未见过的模拟和实际环境中的泛化能力,研究表明分解表示学习是识别未知分布下任务性能的有效预测因素。
Oct, 2020
本文提供了对无监督学习解开重要变动因素的最新发展的观点,旨在挑战一些常见的假设。本文首先从理论上证明了,无监督的解开表示恒妄图反演和数据上的约定性偏见是不可能的。接着,通过对8个数据集进行超过14,000个模型的训练,本文发现虽然不同的方法成功地实现了相应损失所鼓励的特性,但是没有监督的情况下,好的解开模型似乎无法被识别。此外,不同的评估指标并不总是在什么应该被认为是“解开的”上达成一致,而且在估计上表现出系统性差异。最后,增加的解开性似乎并不一定会导致学习下游任务的样本复杂度减少。本文的结果表明,关于解开学习的未来工作应该明确归因于诱导偏见和(隐含的)监督的作用,研究解开表示的具体好处,并考虑到涵盖几个数据集的可重复的实验设置。
Oct, 2020
本文对概念解释和解纠缠学习领域的研究进行了比较和对比,探讨了它们在各种任务上的性能和行为,以及它们的潜在优势和局限性,并指出两者的最新方法在数据效率、特定分类/回归任务的敏感性,或所使用的概念表示符号的敏感性等方面存在局限性。
Apr, 2021
本研究解决了目前解耦表示学习在真实图像上的潜力未得到充分发挥的问题,特别是由于生成因素的相关性和真实标签的有限获取。通过利用合成数据学习通用的解耦表示并进行微调,我们的研究表明,在合成数据与真实数据之间转移代表性是可能且有效的,并提出了一种新的可解释干预式指标来评估代表性中的编码质量。
Sep, 2024
本研究解决了在分离表示学习领域中缺乏可靠且一致的量化评估度量的问题。通过全面分析现有度量,提出了一种新框架和度量指标EDI,该指标利用“独占性”这一直观概念,引入了改进的因子-编码关系,展现出比现有度量更优的稳定性和重要特性,建议将其作为标准化方法使用。
Oct, 2024