論文の概要: Stochasticity in Neural ODEs: An Empirical Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09779v2
• Date: Fri, 26 Jun 2020 17:02:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 18:51:49.898725
• Title: Stochasticity in Neural ODEs: An Empirical Study
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークの確率性:実証的研究
• Authors: Viktor Oganesyan, Alexandra Volokhova, Dmitry Vetrov
• Abstract要約: ニューラルネットワークの正規化(ドロップアウトなど)は、より高度な一般化を可能にするディープラーニングの広範な技術である。 トレーニング中のデータ拡張は、同じモデルの決定論的およびバージョンの両方のパフォーマンスを向上させることを示す。 しかし、データ拡張によって得られる改善により、経験的正規化の利得は完全に排除され、ニューラルODEとニューラルSDEの性能は無視される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stochastic regularization of neural networks (e.g. dropout) is a wide-spread technique in deep learning that allows for better generalization. Despite its success, continuous-time models, such as neural ordinary differential equation (ODE), usually rely on a completely deterministic feed-forward operation. This work provides an empirical study of stochastically regularized neural ODE on several image-classification tasks (CIFAR-10, CIFAR-100, TinyImageNet). Building upon the formalism of stochastic differential equations (SDEs), we demonstrate that neural SDE is able to outperform its deterministic counterpart. Further, we show that data augmentation during the training improves the performance of both deterministic and stochastic versions of the same model. However, the improvements obtained by the data augmentation completely eliminate the empirical gains of the stochastic regularization, making the difference in the performance of neural ODE and neural SDE negligible.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークの確率的正則化(例えば、ドロップアウト)は、より高度な一般化を可能にする深層学習の幅広い手法である。 その成功にもかかわらず、ニューラル常微分方程式(ODE)のような連続時間モデルは、通常完全に決定論的フィードフォワード演算に依存する。 この研究は、いくつかの画像分類タスク(cifar-10、cifar-100、tinyimagenet)における確率的正規化ニューラルodeの実証研究を提供する。 確率微分方程式 (SDE) の定式化を基礎として, ニューラルSDEが決定論的に優れていることを示す。 さらに、トレーニング中のデータ拡張により、同じモデルの決定論的および確率的両方のモデルの性能が向上することを示す。 しかし、データ拡張により得られた改善により、確率正規化の実証的な利得は完全に排除され、ニューラルODEとニューラルSDEの性能の差が無視される。

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