Vi introducerar en villkorlig generativ modell för att lära sig att reda ut de dolda variationsfaktorerna inom en uppsättning märkta observationer, och dela upp dem i kompletterande koder. En kod sammanfattar de angivna variationsfaktorerna i samband med etiketterna. Den andra sammanfattar den återstående ospecificerade variabiliteten. Under utbildningen kommer den enda tillgängliga källan till handledning från vår förmåga att skilja mellan olika observationer som tillhör samma klass. Exempel på sådana observationer är bilder av en uppsättning märkta objekt som fångas i olika synvinklar, eller inspelningar av flera högtalare som dikterar flera fraser. I båda fallen är mångfalden inom klassen källan till de ospecificerade variationsfaktorerna: varje objekt observeras i flera synvinklar, och varje talare dikterar flera fraser. Att lära sig att reda ut de angivna faktorerna från de ospecificerade blir lättare när stark övervakning är möjlig. Antag att under utbildningen har vi tillgång till par av bilder, där varje par visar två olika objekt fångas ur samma synvinkel. Denna källa till anpassning gör det möjligt för oss att lösa vår uppgift med hjälp av befintliga metoder. Märken för de ospecificerade faktorerna är dock vanligtvis inte tillgängliga i realistiska scenarier där datainsamlingen inte är strikt kontrollerad. Vi tar itu med problemet med disentaglement i denna mer allmänna miljö genom att kombinera djupa konvolutionella autoenkodrar med en form av kontradiktorisk utbildning. Båda faktorerna av variation fångas implicit i organisationen av den lärda inbäddning utrymme, och kan användas för att lösa en-bild analogier. Experimentella resultat på syntetiska och verkliga dataset visar att den föreslagna metoden kan generalisera till osedda klasser och intra-klassvariationer.
Mathieu m.fl. REF introducerar en villkorlig generativ modell som extraherar klassrelaterade och oberoende funktioner för bildsökning.
Disentangling factors of variation in deep representations using adversarial training
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}