Measuring Orthogonality in Representations of Generative Models

要約

教師なし表現学習では、モデルは帰納的バイアスに導かれて、高次元データから重要な特徴を抽出して低次元の学習された表現にすることを目的としています。
適切な表現を実現する特徴を理解することは、現在も進行中の研究課題です。
独立した生成プロセスのもつれを解くことが、高品質の表現を生み出すと長い間信じられてきました。
ただし、ほとんどのもつれ解除メトリクスの厳しい要件に準拠する表現のみに焦点を当てると、さまざまな下流タスクに適した多くの高品質な表現が見落とされる可能性があります。
これらのメトリクスは、多くの場合、表現空間の標準的な基礎に合わせて、生成要因を別個の単一次元でエンコードすることを要求します。
これらの観察に基づいて、重要度加重直交性 (IWO) と重要度加重ランク (IWR) という 2 つの新しい指標を提案します。
これらのメトリクスは、生成因子部分空間の相互直交性とランクを評価します。
いくつかのベンチマーク データセットとモデルにわたる一般的な下流タスクに関する広範な実験を通じて、IWO と IWR は、従来のもつれ解除メトリクスよりも下流タスクのパフォーマンスとの強い相関関係を一貫して示しています。
私たちの調査結果は、表現の品質が独立した生成プロセスのもつれの解き方ではなく、その直交性に密接に関係していることを示唆しており、教師なし学習モデルの評価と改善に新たな方向性を提供しています。

要約(オリジナル)

In unsupervised representation learning, models aim to distill essential features from high-dimensional data into lower-dimensional learned representations, guided by inductive biases. Understanding the characteristics that make a good representation remains a topic of ongoing research. Disentanglement of independent generative processes has long been credited with producing high-quality representations. However, focusing solely on representations that adhere to the stringent requirements of most disentanglement metrics, may result in overlooking many high-quality representations, well suited for various downstream tasks. These metrics often demand that generative factors be encoded in distinct, single dimensions aligned with the canonical basis of the representation space. Motivated by these observations, we propose two novel metrics: Importance-Weighted Orthogonality (IWO) and Importance-Weighted Rank (IWR). These metrics evaluate the mutual orthogonality and rank of generative factor subspaces. Throughout extensive experiments on common downstream tasks, over several benchmark datasets and models, IWO and IWR consistently show stronger correlations with downstream task performance than traditional disentanglement metrics. Our findings suggest that representation quality is closer related to the orthogonality of independent generative processes rather than their disentanglement, offering a new direction for evaluating and improving unsupervised learning models.

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