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机器学习论文:即使在高压缩时,$β$ -VAE也可以保留标签信息($β$-VAEs can retain label information even at h

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shanhawk 发表于 2018-12-7 11:46:20 | 显示全部楼层 |阅读模式
shanhawk 2018-12-7 11:46:20 31 0 显示全部楼层
机器学习论文:即使在高压缩时,$β$ -VAE也可以保留标签信息($β$-VAEs can retain label information even at high compression)在本文中,我们研究了$β$ -VAE的编码在BinaryStatic MNIST和Omniglot上跨多个体系结构捕获标签信息的程度。即使他们是以完全无监督的方式接受培训,我们也证明了$β$ -VAE可以保留大量的标签信息,即使被要求学习高度压缩的代表性。
In this paper, we investigate the degree to which the encoding of a$β$-VAE captures label information across multiple architectures on BinaryStatic MNIST and Omniglot.Even though they are trained in a completelyunsupervised manner, we demonstrate that a $β$-VAE can retain a largeamount of label information, even when asked to learn a highly compressedrepresentation.机器学习论文:即使在高压缩时,$β$ -VAE也可以保留标签信息($β$-VAEs can retain label information even at high compression) P4ooJC3ujya3Etpc.jpg
URL地址:https://arxiv.org/abs/1812.02682     ----pdf下载地址:https://arxiv.org/pdf/1812.02682    ----机器学习论文:即使在高压缩时,$β$ -VAE也可以保留标签信息($β$-VAEs can retain label information even at high compression)
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