論文の概要: Neural Kernels Without Tangents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.02237v2
• Date: Thu, 5 Mar 2020 18:46:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 12:33:28.605122
• Title: Neural Kernels Without Tangents
• Title（参考訳）: 接点のない神経核
• Authors: Vaishaal Shankar, Alex Fang, Wenshuo Guo, Sara Fridovich-Keil, Ludwig Schmidt, Jonathan Ragan-Kelley, Benjamin Recht
• Abstract要約: 特徴の袋から「合成」カーネルを作成するための代数学について述べる。 これらの操作は, ニューラルタンジェントカーネル (NTK) の構成要素の多くに対応していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.527798084824575
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate the connections between neural networks and simple building blocks in kernel space. In particular, using well established feature space tools such as direct sum, averaging, and moment lifting, we present an algebra for creating "compositional" kernels from bags of features. We show that these operations correspond to many of the building blocks of "neural tangent kernels (NTK)". Experimentally, we show that there is a correlation in test error between neural network architectures and the associated kernels. We construct a simple neural network architecture using only 3x3 convolutions, 2x2 average pooling, ReLU, and optimized with SGD and MSE loss that achieves 96% accuracy on CIFAR10, and whose corresponding compositional kernel achieves 90% accuracy. We also use our constructions to investigate the relative performance of neural networks, NTKs, and compositional kernels in the small dataset regime. In particular, we find that compositional kernels outperform NTKs and neural networks outperform both kernel methods.
• Abstract（参考訳）: カーネル空間におけるニューラルネットワークと単純なビルディングブロックの接続について検討する。 特に、直接和、平均化、モーメントリフティングといったよく確立された特徴空間ツールを用いて、特徴の袋から「結合」カーネルを作成するための代数を提示する。 これらの操作は「神経タンジェントカーネル(NTK)」の構成要素の多くに対応していることを示す。 実験の結果,ニューラルネットワークアーキテクチャとカーネル間のテストエラーには相関関係があることが判明した。 CIFAR10では3x3畳み込み、2x2平均プーリング、2x2平均プーリング、ReLUのみを使用して単純なニューラルネットワークアーキテクチャを構築し、96%の精度でSGDとMSE損失を最適化し、対応する合成カーネルが90%の精度を達成する。 また, ニューラルネットワーク, NTK, および合成カーネルの相対的性能を, 小さなデータセット構造で調査するためにも利用した。 特に、構成カーネルはNTKよりも優れ、ニューラルネットワークは両方のカーネルメソッドより優れています。

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