RankMe: Assessing the downstream performance of pretrained self-supervised representations by their rank, Quentin Garrido+, N/A, arXiv'22

[AkihikoWatanabe]

URL

• https://arxiv.org/abs/2210.02885

Affiliations

• Quentin Garrido, N/A
• Randall Balestriero, N/A
• Laurent Najman, N/A
• Yann Lecun, N/A

Abstract

• Joint-Embedding Self Supervised Learning (JE-SSL) has seen a rapiddevelopment, with the emergence of many method variations but only fewprincipled guidelines that would help practitioners to successfully deploythem. The main reason for that pitfall comes from JE-SSL's core principle ofnot employing any input reconstruction therefore lacking visual cues ofunsuccessful training. Adding non informative loss values to that, it becomesdifficult to deploy SSL on a new dataset for which no labels can help to judgethe quality of the learned representation. In this study, we develop a simpleunsupervised criterion that is indicative of the quality of the learned JE-SSLrepresentations: their effective rank. Albeit simple and computationallyfriendly, this method -- coined RankMe -- allows one to assess the performanceof JE-SSL representations, even on different downstream datasets, withoutrequiring any labels. A further benefit of RankMe is that it does not have anytraining or hyper-parameters to tune. Through thorough empirical experimentsinvolving hundreds of training episodes, we demonstrate how RankMe can be usedfor hyperparameter selection with nearly no reduction in final performancecompared to the current selection method that involve a dataset's labels. Wehope that RankMe will facilitate the deployment of JE-SSL towards domains thatdo not have the opportunity to rely on labels for representations' qualityassessment.

Translation (by gpt-3.5-turbo)

• 共有埋め込み自己教示学習（JE-SSL）は、多くの手法の変種が登場し、急速に発展してきましたが、それらを成功裏に展開するための原則的なガイドラインはほとんどありません。この落とし穴の主な原因は、JE-SSLの核となる原則である入力再構築を行わないことにより、訓練の成功を示す視覚的な手がかりが欠如していることです。さらに、情報のない損失値を追加すると、ラベルがない新しいデータセットに対してSSLを展開することが困難になります。本研究では、学習されたJE-SSL表現の品質を示す単純な非教示基準を開発しました。それは、有効なランクです。シンプルで計算効率の良いこの方法（RankMeと呼ばれる）は、ラベルを必要とせずに、JE-SSL表現のパフォーマンスを評価することができます。RankMeのさらなる利点は、トレーニングやハイパーパラメータの調整が必要ないことです。数百のトレーニングエピソードを含む徹底的な実験を通じて、RankMeがラベルを使用する現在の選択方法と比較して、最終パフォーマンスのほとんど減少なしにハイパーパラメータの選択に使用できることを示しました。RankMeがラベルに頼ることができないドメインへのJE-SSLの展開を容易にすることを期待しています。

Summary (by gpt-3.5-turbo)

• 共有埋め込み自己教示学習（JE-SSL）は、成功の視覚的な手がかりが欠如しているため、展開が困難である。本研究では、JE-SSL表現の品質を評価するための非教示基準であるRankMeを開発した。RankMeはラベルを必要とせず、ハイパーパラメータの調整も不要である。徹底的な実験により、RankMeが最終パフォーマンスのほとんど減少なしにハイパーパラメータの選択に使用できることを示した。RankMeはJE-SSLの展開を容易にすることが期待される。