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• • A Sober Look at the Unsupervised Learning of Disentangled Representations and their Evaluation
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A Sober Look at the Unsupervised Learning of Disentangled Representations and their Evaluation

解開(kāi)表示的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)背后的思想是，真實(shí)世界的數(shù)據(jù)是由一些變化的解釋因素生成的，這些因素可以通過(guò)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來(lái)恢復(fù)。

在本文中，我們冷靜地審視了該領(lǐng)域的最新進(jìn)展，并對(duì)一些常見(jiàn)的假設(shè)提出了質(zhì)疑。我們首先從理論上表明，如果沒(méi)有模型和數(shù)據(jù)上的歸納偏差，解糾纏表示的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是根本不可能的。然后，我們?cè)谝粋€(gè)對(duì)八個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行的可重復(fù)大規(guī)模實(shí)驗(yàn)研究中，訓(xùn)練了超過(guò)14000個(gè)模型，涵蓋了最重要的方法和評(píng)估指標(biāo)。我們觀察到，雖然不同的方法成功地實(shí)施了由相應(yīng)損失“鼓勵(lì)”的屬性，但是沒(méi)有監(jiān)督，看起來(lái)很好地分離的模型不能被識(shí)別。此外?

創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)咯，堅(jiān)持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎(jiǎng)

總結(jié)

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