To Compress or Not to Compress — Self-Supervised Learning and Information Theory: A Review

要約

【タイトル】
圧縮するかどうか-自己教師あり学習と情報理論：レビュー

【要約】
– 深層ニューラルネットワークは、教師あり学習タスクで顕著な性能を発揮していますが、大量のラベル付きデータが必要です。
– 自己教師あり学習は、明示的なラベルなしにモデルがデータから学習できるようにする代替パラダイムを提供します。
– 情報理論は、深層ニューラルネットワークを理解し最適化するために重要な役割を担ってきました。
– 特に、情報ボトルネック原理は、監視された状態での圧縮と関連情報保存のトレードオフを最適化するために適用されてきました。
– しかし、自己教師あり学習における最適な情報目的は未だに不明確です。
– 本論文では、情報理論的観点から自己教師あり学習のさまざまなアプローチをレビューし、
– 『自己教師あり情報理論学習問題』を形式化する統一フレームワークを提供します。
– 既存の研究を統合し、最近の自己教師あり法を検討し、研究機会と課題を特定します。
– さらに、情報理論的量の実証的測定とその推定器について説明します。
– この論文は、情報理論、自己教師あり学習、および深層ニューラルネットワークの交差点の包括的なレビューを提供します。

【要点】
– 深層ニューラルネットワークは、教師あり学習タスクで高い性能を発揮しているが、ラベル付けされた大量のデータが必要。
– 自己教師あり学習はデータから学習できるパラダイムを提供するが、目的が未解明。
– 情報理論的アプローチは、深層ニューラルネットワークの理解と最適化に重要な役割を担っている。
– 情報ボトルネック原理は、監視された状態の圧縮と関連情報保存のトレードオフを最適化するために適用されている。
– 自己教師あり学習における最適な情報目的が不明確である。
– 『自己教師あり情報理論学習問題』を形式化した統一フレームワークを提供。
– 既存の研究を統合し、最近の自己教師あり法を検討することで、研究機会と課題を特定。
– 情報理論的量の実証的測定とその推定器について説明。
– 情報理論、自己教師あり学習、および深層ニューラルネットワークの交差点の包括的なレビューを提供。

要約(オリジナル)

Deep neural networks have demonstrated remarkable performance in supervised learning tasks but require large amounts of labeled data. Self-supervised learning offers an alternative paradigm, enabling the model to learn from data without explicit labels. Information theory has been instrumental in understanding and optimizing deep neural networks. Specifically, the information bottleneck principle has been applied to optimize the trade-off between compression and relevant information preservation in supervised settings. However, the optimal information objective in self-supervised learning remains unclear. In this paper, we review various approaches to self-supervised learning from an information-theoretic standpoint and present a unified framework that formalizes the \textit{self-supervised information-theoretic learning problem}. We integrate existing research into a coherent framework, examine recent self-supervised methods, and identify research opportunities and challenges. Moreover, we discuss empirical measurement of information-theoretic quantities and their estimators. This paper offers a comprehensive review of the intersection between information theory, self-supervised learning, and deep neural networks.

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