Att lära sig tolka olika representationer är en viktig men utmanande uppgift. I detta dokument föreslår vi en svagt halvövervakad metod, kallad Dual Swap Disentangling (DSD), för disentangling med både märkta och omärkta data. Till skillnad från konventionella svagt övervakade metoder som förlitar sig på fullständiga kommentarer på gruppen av prover, kräver vi endast begränsade kommentarer på parade prover som indikerar deras delade attribut som färgen. Vår modell tar formen av en dubbel autoenkoder struktur. För att uppnå disentangling med hjälp av de märkta paren, följer vi en "encoding-swap-dekodning" process, där vi först byta de delar av deras kodningar som motsvarar den delade attributet, och sedan avkoda de erhållna hybridkoder för att rekonstruera de ursprungliga indatapar. För omärkta par följer vi processen "encodingswap-dekodning" två gånger på utsedda kodningsdelar och tvingar fram de slutliga utgångarna för att approximera indataparen. Genom att isolera delar av kodning och byta dem fram och tillbaka, vi införa dimensionsmässigt moduläritet och portabilitet av kodning av de omärkta prov, som implicit uppmuntrar disentangling under ledning av märkta par. Denna dubbla swapmekanism, som är skräddarsydd för halvövervakad inställning, visar sig vara mycket effektiv. Experiment på bilddatauppsättningar från en bred domän visar att vår modell ger toppmoderna disentanglingsresultat.
Dual Swap Disentangling (DSD) REF lär sig olika resultat genom att använda likhetsetiketter.
Dual Swap Disentangling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}