論文の概要: Similarity of Neural Networks with Gradients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.11498v1
• Date: Wed, 25 Mar 2020 17:04:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 02:57:41.043881
• Title: Similarity of Neural Networks with Gradients
• Title（参考訳）: 勾配を持つニューラルネットワークの類似性
• Authors: Shuai Tang, Wesley J. Maddox, Charlie Dickens, Tom Diethe, Andreas Damianou
• Abstract要約: 本稿では,特徴ベクトルと勾配ベクトルの両方を利用してニューラルネットワークの表現を設計することを提案する。 提案手法はニューラルネットワークの類似性を計算するための最先端の手法を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.804507286438781
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A suitable similarity index for comparing learnt neural networks plays an important role in understanding the behaviour of the highly-nonlinear functions, and can provide insights on further theoretical analysis and empirical studies. We define two key steps when comparing models: firstly, the representation abstracted from the learnt model, where we propose to leverage both feature vectors and gradient ones (which are largely ignored in prior work) into designing the representation of a neural network. Secondly, we define the employed similarity index which gives desired invariance properties, and we facilitate the chosen ones with sketching techniques for comparing various datasets efficiently. Empirically, we show that the proposed approach provides a state-of-the-art method for computing similarity of neural networks that are trained independently on different datasets and the tasks defined by the datasets.
• Abstract（参考訳）: 学習ニューラルネットワークの比較に適した類似度指数は、高非線形関数の振る舞いを理解する上で重要な役割を担い、さらなる理論的解析と経験的研究に関する洞察を与えることができる。 まず、学習したモデルから抽象化された表現を定義し、そこで、特徴ベクトルと勾配ベクトルの両方(これは以前の作業では無視されていた)をニューラルネットワークの表現設計に活用することを提案する。 次に,所望の不変性を与える使用済みの類似性指標を定義し,様々なデータセットを効率的に比較するためのスケッチ技術を用いて,選択した類似性を評価する。 実験により,提案手法は,異なるデータセットとデータセットで定義されたタスクで独立に学習されるニューラルネットワークの類似性を計算するための最先端の手法であることを示す。

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