Generalizing Similarity in Noisy Setups: The DIBS Phenomenon
Notice bibliographique
Résumé
This work uncovers an interplay among data density, noise, and the generalization ability in similarity learning. We consider Siamese Neural Networks (SNNs), which are the basic form of contrastive learning, and explore two types of noise that can impact SNNs, Pair Label Noise (PLN) and Single Label Noise (SLN). Our investigation reveals that SNNs exhibit double descent behaviour regardless of the training setup and that it is further exacerbated by noise. We demonstrate that the density of data pairs is crucial for generalization. When SNNs are trained on sparse datasets with the same amount of PLN or SLN, they exhibit comparable generalization properties. However, when using dense datasets, PLN cases generalize worse than SLN ones in the overparametrized region, leading to a phenomenon we call Density-Induced Break of Similarity (DIBS). In this regime, PLN similarity violation becomes macroscopical, corrupting the dataset to the point where complete interpolation cannot be achieved, regardless of the number of model parameters. Our analysis also delves into the correspondence between online optimization and offline generalization in similarity learning. The results show that this equivalence fails in the presence of label noise in all the scenarios considered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».