Exploring Inductive Biases in Contrastive Learning: A Clustering Perspective

要約

この論文では、局所的に密なクラスターの概念に焦点を当てて、対照学習方法と教師あり学習方法の間のデータ構成の違いを調査します。
クラスター内の局所密度を定量的に測定するために、新しい指標である相対局所密度 (RLD) を導入します。
ローカルに密なクラスターとグローバルに密なクラスターの違いを強調するために、視覚的な例が提供されています。
対照学習と教師あり学習によって形成されたクラスターを比較することにより、対照学習では大域密度のない局所的に高密度のクラスターが生成されるのに対し、教師あり学習では局所密度と大域密度の両方を持つクラスターが生成されることが明らかになりました。
さらに、局所的に密なクラスターを処理するための線形分類器の代替としてグラフ畳み込みネットワーク (GCN) 分類器の使用を検討します。
最後に、t-SNE 視覚化を利用して、対照学習方法と教師あり学習方法によって生成された特徴の違いを実証します。
最後に、対照学習に合わせた効率的な分類器の開発や革新的な拡張アルゴリズムの作成など、将来の研究の方向性を提案します。

要約(オリジナル)

This paper investigates the differences in data organization between contrastive and supervised learning methods, focusing on the concept of locally dense clusters. We introduce a novel metric, Relative Local Density (RLD), to quantitatively measure local density within clusters. Visual examples are provided to highlight the distinctions between locally dense clusters and globally dense ones. By comparing the clusters formed by contrastive and supervised learning, we reveal that contrastive learning generates locally dense clusters without global density, while supervised learning creates clusters with both local and global density. We further explore the use of a Graph Convolutional Network (GCN) classifier as an alternative to linear classifiers for handling locally dense clusters. Finally, we utilize t-SNE visualizations to substantiate the differences between the features generated by contrastive and supervised learning methods. We conclude by proposing future research directions, including the development of efficient classifiers tailored to contrastive learning and the creation of innovative augmentation algorithms.

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