Datarepresentationer som innehåller all information om målvariabler men som är invarianta till olägenhetsfaktorer gynnar övervakade inlärningsalgoritmer genom att hindra dem från att lära associationer mellan dessa faktorer och målen, vilket minskar överanpassning. Vi presenterar en ny oövervakad invariantinduktionsram för neurala nätverk som lär sig en delad representation av data genom konkurrenskraftig utbildning mellan förutsägelsen uppgift och en rekonstruktionsuppgift i kombination med disentangling, utan att behöva någon märkt information om störande faktorer eller domän kunskap. Vi beskriver ett kontradiktoriskt moment av detta ramverk och ger en analys av dess arbete. Vår oövervakade modell överträffar state-of-the-art metoder, som övervakas, för att inducera variation till inneboende olägenheter faktorer, effektivt använda syntetiska data förstärkning för att lära invariance, och domänanpassning. Vår metod kan tillämpas på alla förutsägelser, t.ex. binär/multi-klass klassificering eller regression, utan förlust av generalitet.
I ramen för UAI (Unappervised Adversarial Invariance, UAI) uppnås en variation i fråga om olägenheter genom att man lär sig en delad representation av data genom konkurrens mellan målprediktion och måluppbyggnadsmål.
Unsupervised Adversarial Invariance
{'venue': 'NeurIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}