잠재 코드의 의미
생성 모형의 잠재 변수 가운데 작은 부분집합이 관측 자료와 정보를 공유하도록 한다. 이를 통해 잠재 코드가 생성 결과의 의미 있는 변화를 나타내도록 유도한다.
상호 정보량의 하한
상호 정보량 목적을 효율적으로 학습할 수 있는 하한을 도출했다. 원 연구는 학습 절차를 wake-sleep 알고리즘의 변형으로 해석할 수 있다는 관계도 제시했다.
표현의 해석 가능성
MNIST와 SVHN 및 렌더링 자료와 CelebA에서 잠재 표현을 평가했다. 분리된 표현이 비지도 자료만으로 언제 식별 가능한지는 별도의 식별 한계 연구와 함께 살펴볼 수 있다.
관련 문서
InfoVAE / FactorVAE / 베타 TCVAE / 비지도 분리 표현의 식별 한계 / 상호 정보량 / 생성적 적대 신경망