Comprimere o Non Comprimere - Apprendimento Auto-Supervisionato e Teoria dell'Informazione: Una Rassegna

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

April 19, 2023

Autori: Ravid Shwartz-Ziv, Yann LeCun

cs.AI

Abstract

Le reti neurali profonde hanno dimostrato prestazioni notevoli nei compiti di apprendimento supervisionato, ma richiedono grandi quantità di dati etichettati. L'apprendimento auto-supervisionato offre un paradigma alternativo, consentendo al modello di apprendere dai dati senza etichette esplicite. La teoria dell'informazione è stata fondamentale per comprendere e ottimizzare le reti neurali profonde. In particolare, il principio del collo di bottiglia informativo è stato applicato per ottimizzare il compromesso tra compressione e conservazione delle informazioni rilevanti in contesti supervisionati. Tuttavia, l'obiettivo informativo ottimale nell'apprendimento auto-supervisionato rimane poco chiaro. In questo articolo, esaminiamo vari approcci all'apprendimento auto-supervisionato da una prospettiva teorica dell'informazione e presentiamo un quadro unificato che formalizza il problema dell'apprendimento auto-supervisionato basato sulla teoria dell'informazione. Integriamo la ricerca esistente in un quadro coerente, esaminiamo i metodi auto-supervisionati recenti e identifichiamo opportunità e sfide di ricerca. Inoltre, discutiamo la misurazione empirica delle quantità teoriche dell'informazione e dei loro stimatori. Questo articolo offre una revisione completa dell'intersezione tra teoria dell'informazione, apprendimento auto-supervisionato e reti neurali profonde.

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.