Consistency Regularization for Variational Auto-Encoders
Вариационные автоэнкодеры (ВАЕ) - мощный подход к self-supervised learning. VAE представляет собой вариационное семейство, параметризованное глубокой нейронной сетью, называемой кодером, которая принимает данные на вход.
Этот кодер VAE обладает нежелательным свойством: он отображает наблюдение и преобразование этого наблюдения в различные латентные представления. Такая "непоследовательность" кодировщика снижает качество изученных представлений.
В данной работе предлагают метод регуляризации для обеспечения согласованности в VAE. Идея заключается в минимизации расхождения Куллбэка-Лейблера (KL) между вариационным распределением при условии наблюдения и вариационным распределением при условии случайного семантически сохраняющего преобразования этого наблюдения. Эта регуляризация применима к любому VAE и более того улучшает любой из них.
arXiv
#SSL #vae #generative
Вариационные автоэнкодеры (ВАЕ) - мощный подход к self-supervised learning. VAE представляет собой вариационное семейство, параметризованное глубокой нейронной сетью, называемой кодером, которая принимает данные на вход.
Этот кодер VAE обладает нежелательным свойством: он отображает наблюдение и преобразование этого наблюдения в различные латентные представления. Такая "непоследовательность" кодировщика снижает качество изученных представлений.
В данной работе предлагают метод регуляризации для обеспечения согласованности в VAE. Идея заключается в минимизации расхождения Куллбэка-Лейблера (KL) между вариационным распределением при условии наблюдения и вариационным распределением при условии случайного семантически сохраняющего преобразования этого наблюдения. Эта регуляризация применима к любому VAE и более того улучшает любой из них.
arXiv
#SSL #vae #generative