面向无因果表示评估的改进指标：基于排他性的EDI度量
机器学习
2024-10-07 v1 人工智能
摘要
无因果表示学习在使表示可控、可解释且可迁移方面发挥着关键作用。尽管其在领域内意义重大，但寻找可靠且一致的定量无因果表示度量仍是主要挑战。这源于使用多种衡量不同属性的度量，以及其设计潜在引入偏差。本文对现有流行的无因果表示评估度量进行了全面检视，比较它们在衡量无因果表示方面（即模块性、紧凑性和显性）、检测因子-代码关系以及描述无因果表示程度方面的作用。我们提出了一种新型的无因果表示量化框架，引入称为 EDI 的度量，利用“排他性”这一直观概念以及改进的因子-代码关系，以最小化主观决策。深入分析表明，EDI 测量了必不可少的属性，同时比现有度量提供了更好的稳定性，建议将其作为标准化方法加以采纳。
引用
@article{arxiv.2410.03056,
title = {Towards an Improved Metric for Evaluating Disentangled Representations},
author = {Sahib Julka and Yashu Wang and Michael Granitzer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.03056},
year = {2024}
}