Komprimieren oder nicht komprimieren – Selbstüberwachtes Lernen und Informationstheorie: Ein Überblick

To Compress or Not to Compress- Self-Supervised Learning and Information Theory: A Review

April 19, 2023

Autoren: Ravid Shwartz-Ziv, Yann LeCun

cs.AI

Zusammenfassung

Tiefe neuronale Netze haben bemerkenswerte Leistungen bei überwachten Lernaufgaben gezeigt, benötigen jedoch große Mengen an gelabelten Daten. Selbstüberwachtes Lernen bietet ein alternatives Paradigma, das es dem Modell ermöglicht, aus Daten ohne explizite Labels zu lernen. Die Informationstheorie hat eine entscheidende Rolle beim Verständnis und der Optimierung tiefer neuronaler Netze gespielt. Insbesondere das Prinzip des Informationsengpasses wurde angewendet, um den Kompromiss zwischen Kompression und der Erhaltung relevanter Informationen in überwachten Settings zu optimieren. Das optimale Informationsziel beim selbstüberwachten Lernen bleibt jedoch unklar. In diesem Artikel betrachten wir verschiedene Ansätze zum selbstüberwachten Lernen aus einer informationstheoretischen Perspektive und präsentieren einen einheitlichen Rahmen, der das informationstheoretische Lernproblem des selbstüberwachten Lernens formalisiert. Wir integrieren bestehende Forschung in einen kohärenten Rahmen, untersuchen aktuelle Methoden des selbstüberwachten Lernens und identifizieren Forschungsmöglichkeiten und Herausforderungen. Darüber hinaus diskutieren wir die empirische Messung informationstheoretischer Größen und deren Schätzer. Dieser Artikel bietet eine umfassende Übersicht über die Schnittstelle zwischen Informationstheorie, selbstüberwachtem Lernen und tiefen neuronalen Netzen.

English

Deep neural networks have demonstrated remarkable performance in supervised learning tasks but require large amounts of labeled data. Self-supervised learning offers an alternative paradigm, enabling the model to learn from data without explicit labels. Information theory has been instrumental in understanding and optimizing deep neural networks. Specifically, the information bottleneck principle has been applied to optimize the trade-off between compression and relevant information preservation in supervised settings. However, the optimal information objective in self-supervised learning remains unclear. In this paper, we review various approaches to self-supervised learning from an information-theoretic standpoint and present a unified framework that formalizes the self-supervised information-theoretic learning problem. We integrate existing research into a coherent framework, examine recent self-supervised methods, and identify research opportunities and challenges. Moreover, we discuss empirical measurement of information-theoretic quantities and their estimators. This paper offers a comprehensive review of the intersection between information theory, self-supervised learning, and deep neural networks.