論文の概要: Kernel and Rich Regimes in Overparametrized Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09277v3
• Date: Mon, 27 Jul 2020 15:04:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 07:07:48.985974
• Title: Kernel and Rich Regimes in Overparametrized Models
• Title（参考訳）: 過パラメータモデルにおけるカーネルとリッチレジーム
• Authors: Blake Woodworth, Suriya Gunasekar, Jason D. Lee, Edward Moroshko, Pedro Savarese, Itay Golan, Daniel Soudry, Nathan Srebro
• Abstract要約: 過度にパラメータ化された多層ネットワーク上の勾配勾配は、RKHSノルムではないリッチな暗黙バイアスを誘発できることを示す。 また、より複雑な行列分解モデルと多層非線形ネットワークに対して、この遷移を実証的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.40899443842443
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A recent line of work studies overparametrized neural networks in the "kernel regime," i.e. when the network behaves during training as a kernelized linear predictor, and thus training with gradient descent has the effect of finding the minimum RKHS norm solution. This stands in contrast to other studies which demonstrate how gradient descent on overparametrized multilayer networks can induce rich implicit biases that are not RKHS norms. Building on an observation by Chizat and Bach, we show how the scale of the initialization controls the transition between the "kernel" (aka lazy) and "rich" (aka active) regimes and affects generalization properties in multilayer homogeneous models. We also highlight an interesting role for the width of a model in the case that the predictor is not identically zero at initialization. We provide a complete and detailed analysis for a family of simple depth-$D$ models that already exhibit an interesting and meaningful transition between the kernel and rich regimes, and we also demonstrate this transition empirically for more complex matrix factorization models and multilayer non-linear networks.
• Abstract（参考訳）: カーネルシステム」における過度にパラメータ化されたニューラルネットワーク、すなわち、トレーニング中にネットワークがカーネル化された線形予測器として振る舞う場合、勾配勾配によるトレーニングは、最小のRKHS標準解を見つける効果を持つ。 これは、過度にパラメータ化された多層ネットワーク上の勾配降下が、RKHSノルムではない豊富な暗黙バイアスを誘発することを示す他の研究とは対照的である。 チザットとバッハの観測に基づいて、初期化のスケールが「カーネル」(または遅延)と「リッチ」(または活性)の遷移を制御し、多層同質モデルの一般化特性に影響を与えることを示す。 また,初期化時に予測器がゼロでない場合に,モデルの幅に対して興味深い役割を担っている。 すでにカーネルとリッチレジームの間の興味深い有意義な遷移を示す、単純な深さ$d$モデルのファミリーの完全かつ詳細な分析を提供し、より複雑な行列分解モデルと多層非線形ネットワークに対して経験的にこの遷移を実証する。

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