[論文レビュー] Unsupervised Learning of Invariant Representations in Hierarchical Architectures
本論文は、ヒューベル＝ヴァイエルに類似したモジュールを用いた階層的で教師なし学習フレームワークを提案し、少数のサンプルで高 discriminative で不変な視覚的オブジェクト認識のための表現を自動的に学習する。画像パッチと学習済みテンプレート間のドット積の分布のプーリングを通じて不変なシグネチャを計算することにより、平行移動、スケーリング、姿勢の不変性を達成しながらも、識別性を維持し、少数のラベル付き例からの認識を可能にする。これは霊長類の腹側視覚ストリームの原則を模倣するものである。
The present phase of Machine Learning is characterized by supervised learning algorithms relying on large sets of labeled examples ($n o \infty$). The next phase is likely to focus on algorithms capable of learning from very few labeled examples ($n o 1$), like humans seem able to do. We propose an approach to this problem and describe the underlying theory, based on the unsupervised, automatic learning of a ``good'' representation for supervised learning, characterized by small sample complexity ($n$). We consider the case of visual object recognition though the theory applies to other domains. The starting point is the conjecture, proved in specific cases, that image representations which are invariant to translations, scaling and other transformations can considerably reduce the sample complexity of learning. We prove that an invariant and unique (discriminative) signature can be computed for each image patch, $I$, in terms of empirical distributions of the dot-products between $I$ and a set of templates stored during unsupervised learning. A module performing filtering and pooling, like the simple and complex cells described by Hubel and Wiesel, can compute such estimates. Hierarchical architectures consisting of this basic Hubel-Wiesel moduli inherit its properties of invariance, stability, and discriminability while capturing the compositional organization of the visual world in terms of wholes and parts. The theory extends existing deep learning convolutional architectures for image and speech recognition. It also suggests that the main computational goal of the ventral stream of visual cortex is to provide a hierarchical representation of new objects/images which is invariant to transformations, stable, and discriminative for recognition---and that this representation may be continuously learned in an unsupervised way during development and visual experience.
研究の動機と目的
- 人間が行うように非常に少ないラベル付き例（n→1）から学習する挑戦に応えることにより、視覚認識におけるサンプル複雑性を低減すること。
- 安定的かつ識別的な不変表現を自動的に教師なしで学習する理論を構築すること。
- ヒューベル＝ヴァイエルモジュールの階層的アーキテクチャが、平行移動、スケーリング、視点変化を含む局所アフィン変換に対して不変性を達成する仕組みを形式化すること。
- 霊長類の視覚皮質の知見とディープラーニングを統合し、腹側ストリームの核心的機能が、継続的な教師なし学習を通じてこのような不変表現を構築することであると提唱すること。
提案手法
- 本手法は、ヒューベル＝ヴァイエル（HW）モジュールから構成される階層的アーキテクチャを用いる。各モジュールは、フィルタリングを行う単純細胞と、プーリングを行う複雑細胞から成る。
- 各画像パッチは、教師なし事前学習中に保存された学習済みテンプレートとの間のドット積の経験的分布から導かれるシグネチャーベクトルによって表現される。
- 局所受容野におけるプーリング（和または最大値演算を用いて）により、平行移動およびスケーリングに対する不変性が得られ、複雑細胞の挙動を模倣する。
- 階層的構成を通じて、上位層が下位層の不変特徴を統合してグローバル表現を形成することで、不変性、安定性、識別性が継承される。
- 標準的な畳み込みネットワークを拡張し、不変性を学習の結果ではなく構造的性質として埋め込む。テンプレートはラベルなしデータから教師なしで学習される。
- 3次元回転や平面内での姿勢変化といった複雑な変換に対しては、このような変換を受けるオブジェクトの保存されたビューをプーリングする専用のプーリング層を導入する。
実験結果
リサーチクエスチョン
- RQ1教師なしで不変表現を学習することで、正確な視覚認識に必要なラベル付き例の数を顕著に削減できるか？
- RQ2ヒューベル＝ヴァイエルモジュールの階層的アーキテクチャは、局所アフィン変換に対する不変性を維持しながら、識別的情報を保持できるか？
- RQ3学習済みテンプレートとのドット積の経験的分布に基づいて、一意的で安定的かつ識別的な表現としての不変シグネチャを計算できるか？
- RQ4提案されたアーキテクチャは、変換不変で階層的な表現を生成する霊長類の腹側視覚ストリームの計算的機能を模倣できるか？
- RQ53次元回転のような複雑な変換に対する不変性は、アーキテクチャ設計に依存するのではなく、保存されたビューの上での学習済みプーリングによって達成できるか？
主な発見
- 提案された階層的アーキテクチャは、構築段階で局所アフィン変換（平行移動、スケーリング、視点変化を含む）に対する不変性を達成するが、不変性のためのラベル付きデータは一切不要である。
- HWモジュールが計算するシグネチャーベクトルは、受容野内での変形に対して不変であることが実証された。例えば、目の距離の変化といった画像歪みに対しても、シグネチャーノルムが一貫して保たれる。
- シグネチャーベクトルは画像の変形に対してリプシッツ安定的である。つまり、入力の小さな変化は表現の変化を有界に保ち、耐障害性を保証する。
- アーキテクチャは識別性を維持する。例えば、2つの顔画像のシグネチャは、視野内で画像が平行移動しても依然として異なるままであり、1例からの認識が可能である。
- HMAXに類似した実装における実験的結果では、レイヤ2のシグネチャはグローバルな平行移動に対して不変であり、異なる顔間で識別可能である。また、シグネチャ間のユークリッド距離は画像の類似度を反映している。
- 3次元回転および平面内での姿勢変化に対応する専用プーリングを組み込んだモデルは、Labeled Faces in the Wildデータセットで最先端の性能を達成し、深さ方向の回転に対しても耐性を示しながら、1つの視点からの新しい顔の認識が可能であった。
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