論文の概要: Assessing Intelligence in Artificial Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.02909v1
• Date: Wed, 3 Jun 2020 16:45:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-25 17:09:00.630773
• Title: Assessing Intelligence in Artificial Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークにおけるインテリジェンスの評価
• Authors: Nicholas J. Schaub, Nathan Hotaling
• Abstract要約: この研究の目的は、ニューラルネットワークのサイズとタスクパフォーマンスのバランスをとるネットワークアーキテクチャを評価するメトリクスを開発することである。 神経層利用を測定するために、神経効率の概念が導入されている。 ニューラルネットワークの性能とニューラルネットワーク効率のバランスをとるために、人工知能商(aIQ)と呼ばれる第2の指標が作られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.55633960013493
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The purpose of this work was to develop of metrics to assess network architectures that balance neural network size and task performance. To this end, the concept of neural efficiency is introduced to measure neural layer utilization, and a second metric called artificial intelligence quotient (aIQ) was created to balance neural network performance and neural network efficiency. To study aIQ and neural efficiency, two simple neural networks were trained on MNIST: a fully connected network (LeNet-300-100) and a convolutional neural network (LeNet-5). The LeNet-5 network with the highest aIQ was 2.32% less accurate but contained 30,912 times fewer parameters than the highest accuracy network. Both batch normalization and dropout layers were found to increase neural efficiency. Finally, high aIQ networks are shown to be memorization and overtraining resistant, capable of learning proper digit classification with an accuracy of 92.51% even when 75% of the class labels are randomized. These results demonstrate the utility of aIQ and neural efficiency as metrics for balancing network performance and size.
• Abstract（参考訳）: この研究の目的は、ニューラルネットワークのサイズとタスクパフォーマンスのバランスをとるネットワークアーキテクチャを評価するメトリクスを開発することである。 この目的のために、ニューラルネットワークの効率性の概念を導入し、ニューラルネットワークの性能とニューラルネットワークの効率のバランスをとるために、aiq(artificial intelligence quotient)と呼ばれる第2の指標が作成された。 aiqとニューラルネットワークの効率性を調べるため、mnistは完全連結ネットワーク(lenet-300-100)と畳み込みニューラルネットワーク(lenet-5)の2つの単純なニューラルネットワークを訓練した。 aiqが最も高いlenet-5ネットワークは、精度が2.32%低いが、最も精度の高いネットワークよりもパラメータが30,912倍少ない。 バッチ正規化とドロップアウト層の両方で神経効率が向上した。 最後に、高いaIQネットワークは記憶とオーバートレーニング耐性を示し、クラスラベルの75%がランダム化されても92.51%の精度で適切な桁分類を学習することができる。 これらの結果は、ネットワーク性能とサイズをバランスさせる指標として、aIQとニューラル効率が有効であることを示す。

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