Comprimir o no comprimir: Aprendizaje autosupervisado y teoría de la información - Una revisión

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

April 19, 2023

Autores: Ravid Shwartz-Ziv, Yann LeCun

cs.AI

Resumen

Las redes neuronales profundas han demostrado un rendimiento notable en tareas de aprendizaje supervisado, pero requieren grandes cantidades de datos etiquetados. El aprendizaje autosupervisado ofrece un paradigma alternativo, permitiendo que el modelo aprenda de los datos sin etiquetas explícitas. La teoría de la información ha sido fundamental para comprender y optimizar las redes neuronales profundas. Específicamente, el principio del cuello de botella de la información se ha aplicado para optimizar el equilibrio entre la compresión y la preservación de información relevante en entornos supervisados. Sin embargo, el objetivo óptimo de información en el aprendizaje autosupervisado sigue sin estar claro. En este artículo, revisamos diversos enfoques del aprendizaje autosupervisado desde una perspectiva de la teoría de la información y presentamos un marco unificado que formaliza el problema de aprendizaje autosupervisado basado en la teoría de la información. Integramos investigaciones existentes en un marco coherente, examinamos métodos recientes de aprendizaje autosupervisado e identificamos oportunidades y desafíos de investigación. Además, discutimos la medición empírica de cantidades teóricas de la información y sus estimadores. Este artículo ofrece una revisión exhaustiva de la intersección entre la teoría de la información, el aprendizaje autosupervisado y las redes neuronales profundas.

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.