Abstrakt. Generativa modeller som lär sig lösliga representationer för olika faktorer av variation i en bild kan vara mycket användbart för riktad dataökning. Genom provtagning från den lösliga latenta subrymden av intresse kan vi effektivt generera nya data som behövs för en viss uppgift. Att lära sig olika representationer är ett utmanande problem, särskilt när det är svårt att märka vissa variationsfaktorer. I detta dokument introducerar vi en ny arkitektur som lösgör det latenta utrymmet i två kompletterande subrymder genom att endast använda svag övervakning i form av parvisa likhetsetiketter. Inspirerade av de senaste framgångarna med cykelkonsistenta kontraariska arkitekturer använder vi cykelkonsistens i ett varierat auto-encoder-ramverk. Vårt icke-adversariella tillvägagångssätt står i kontrast till de senaste verken som kombinerar kontraarial utbildning med auto-kodare för att reda ut representationer. Vi visar övertygande resultat av lösliga latenta subrymder på tre datauppsättningar och jämför med nya arbeten som utnyttjar kontradiktorisk utbildning.
Ett annat nytt arbete REF föreslog en cykelkonsekvent VAE för att lösa upp det latenta utrymmet i två gratis subrymder med hjälp av svag övervakning (parvis likhetsetiketter).
Disentangling Factors of Variation with Cycle-Consistent Variational Auto-Encoders
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}