Vi föreslår ett tillvägagångssätt för att lära sig bildrepresentationer som består av olika variationsfaktorer utan att utnyttja någon manuell märkning eller datadomänkunskap. En variationsfaktor motsvarar ett bildattribut som kan urskiljas konsekvent över en uppsättning bilder, såsom objektens ställning eller färg. Vår lösliga representation består av en konkatetering av dragbitar, varje bit representerar en variationsfaktor. Den stöder applikationer som överföring av attribut från en bild till en annan, genom att helt enkelt blanda och avmixa funktionsbitar, och klassificering eller hämtning baserat på en eller flera attribut, genom att överväga en användarspecificerad delmängd av funktionsbitar. Vi lär oss vår representation utan någon märkning eller kunskap om datadomänen, med hjälp av en autoenkoder arkitektur med två nya utbildningsmål: för det första föreslår vi en invarians mål att uppmuntra att kodning av varje attribut, och avkodning av varje bit, är invarianta till förändringar i andra attribut och bitar, respektive; för det andra, vi inkluderar ett klassificeringsmål, som säkerställer att varje del motsvarar en konsekvent urskiljande attribut i den representerade bilden, och därmed undvika degenererade funktionskartläggningar där vissa bitar helt ignoreras. Vi visar effektiviteten i vår strategi för MNIST, Sprites, och CelebA dataset.
Al Ref föreslog ett tillvägagångssätt för att lära sig bildrepresentationer som består av olika variationsfaktorer utan att utnyttja någon manuell märkning eller kunskap om datadomäner.
Disentangling Factors of Variation by Mixing Them Qiyang