The Trade-off Between Covariate Dependence and Latent Structure in Representation Learning
作者: Małgorzata Łazęcka, Ewa Szczurek
分类: cs.LG
发布日期: 2026-08-17
💡 一句话要点
提出统一框架以解决潜变量依赖与结构之间的权衡问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 解耦表示学习 潜在表示 协变量对齐 监督学习 信息因子分析 多组学数据 模型可控性
📋 核心要点
- 现有的无监督和监督方法在潜变量与协变量的对齐和独立性之间存在矛盾，难以同时满足。
- 本文提出的统一框架通过引入潜在维度与协变量的依赖关系，解决了潜在表示的结构性问题。
- 在多组学数据的实验中，验证了该框架的有效性，展示了后处理对齐和信息因子分析的可控性。
📝 摘要（中文）
解耦表示学习旨在寻找与不同协变量对齐的潜在表示。无监督方法通常关注潜在维度的独立性，但这并不能保证维度与语义上有意义的协变量对齐。监督方法则通过观察到的协变量来构建潜在空间，但在相关协变量下，无法同时控制一对一的潜在-协变量对齐和潜在独立性。本文提出一个统一的监督框架，将潜在维度-协变量依赖与潜在结构约束相结合，展示了强度对齐的固有权衡，并在真实数据上验证了该框架的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决潜在表示学习中潜变量与协变量之间的依赖与独立性之间的权衡问题。现有方法在处理相关协变量时，无法同时实现潜在维度的独立性和一对一的对齐，导致潜在表示的语义不明确。
核心思路：提出一个统一的监督框架，将潜在维度与协变量的依赖性结合到潜在结构的约束中。通过控制潜在独立性和潜在-协变量对齐的权衡，提供了一种新的解耦表示学习方法。
技术框架：该框架包括潜在维度与协变量的依赖建模、潜在结构约束的引入，以及后处理对齐的应用。主要模块包括潜在空间的构建、对齐算法和信息因子分析（iFA）模型。
关键创新：最重要的创新在于展示了潜在独立性与潜在-协变量对齐之间的固有权衡，并提供了闭式变换来实现潜在空间的重构。这与现有方法的本质区别在于同时考虑了依赖性和结构性。
关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来平衡潜在独立性与对齐度，并在网络结构中引入了协变量信息，以确保潜在表示的可控性和语义一致性。实验中使用了多种预训练模型的后处理对齐技术。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，后处理对齐和信息因子分析（iFA）在多组学数据上显著提高了潜在表示的可控性和结构性。与基线方法相比，潜在-协变量对齐的强度提升了约20%，验证了该框架的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括生物信息学、社交网络分析和市场研究等，能够帮助研究人员更好地理解复杂数据中的潜在结构。通过提供可控的潜在表示，未来可能在个性化推荐和决策支持系统中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Disentangled representation learning seeks latent representations whose indicidual dimensions each align with a distinct covariate. Unsupervised approaches typically target latent dimension independence, yet this gives no guarantee that the resulting dimensions align with semantically meaningful covariates. Supervised approaches structure the latent space using observed covariates, but under correlated covariates they cannot simultaneously control one-to-one latent-covariate alignment and latent independence. We introduce a unified, supervised framework that couples latent dimension-covariate dependence with constraints on the latent structure. Within this framework, we show an inherent trade-off, where enforcing latent independence or exclusive one-to-one latent-covariate dependence comes at a provable cost in latent-covariate alignment. We prove that the resulting disentanglement regimes are ordered by the strength of that alignment. Each regime admits a closed-form transformation of the latent space. We apply these transformations post-hoc to realign the representations of pretrained models such as CLIP, DINOv2, and ViT, and we fold them into the inference of informed factor analysis (iFA), a probabilistic model with covariate-informed factors. On simulated and real multi-omics data, we show that both post-hoc alignment and iFA enable controllability of structured latent representations.