Att lära sig meningsfulla representationer som bibehåller det innehåll som krävs för en viss uppgift samtidigt som man filtrerar bort skadliga variationer är ett problem av stort intresse för maskininlärning. I detta dokument tar vi itu med problemet med lärande representationer invariant till en specifik faktor eller egenskap av data, vilket leder till bättre generalisering. Representationens inlärningsprocess är formulerad som ett kontradiktoriskt minimax-spel. Vi analyserar den optimala jämvikten i ett sådant spel och finner att det innebär att maximera osäkerheten att härleda den skadliga faktorn med tanke på representationen samtidigt maximera säkerheten att göra uppgiftsspecifika förutsägelser. När det gäller tre referensuppgifter, nämligen rättvis och partisk-fri klassificering, språkoberoende generering och belysningsoberoende bildklassificering, visar vi att det föreslagna ramverket framkallar en invariant representation och leder till bättre generalisering som framgår av den förbättrade testprestandan.
I REF lär författarna sig representationer invariant till en specifik faktor eller egenskap av data.
Controllable Invariance through Adversarial Feature Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}