論文の概要: Are Neural Nets Modular? Inspecting Functional Modularity Through Differentiable Weight Masks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02066v3
• Date: Sat, 6 Mar 2021 17:35:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 19:36:04.250110
• Title: Are Neural Nets Modular? Inspecting Functional Modularity Through Differentiable Weight Masks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークはモジュラか? 微分可能重量マスクによる機能的モジュラリティの検査
• Authors: R\'obert Csord\'as, Sjoerd van Steenkiste, J\"urgen Schmidhuber
• Abstract要約: NNがモジュール化されているかどうか、どのように改善するかを理解することはできる。 しかし、現在の検査方法は、モジュールを機能にリンクすることができない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.0444013205203
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural networks (NNs) whose subnetworks implement reusable functions are expected to offer numerous advantages, including compositionality through efficient recombination of functional building blocks, interpretability, preventing catastrophic interference, etc. Understanding if and how NNs are modular could provide insights into how to improve them. Current inspection methods, however, fail to link modules to their functionality. In this paper, we present a novel method based on learning binary weight masks to identify individual weights and subnets responsible for specific functions. Using this powerful tool, we contribute an extensive study of emerging modularity in NNs that covers several standard architectures and datasets. We demonstrate how common NNs fail to reuse submodules and offer new insights into the related issue of systematic generalization on language tasks.
• Abstract（参考訳）: 再利用可能な機能を実装するニューラルネットワーク(NN)は、機能的ビルディングブロックの効率的な組換え、解釈可能性、破滅的干渉の防止など、多くの利点を提供すると期待されている。 NNがモジュール化されているかどうか、どのように改善するかを理解することはできる。 しかし、現在の検査方法はモジュールを機能にリンクできない。 本稿では,特定の機能に関与する個々の重みとサブネットを識別するために,二分重みマスクの学習に基づく新しい手法を提案する。 この強力なツールを使うことで、いくつかの標準アーキテクチャとデータセットをカバーするNNのモジュール性に関する広範な研究に貢献する。 本稿では,NNがサブモジュールの再利用に失敗し,言語タスクの体系的一般化に関する新たな知見を提供する。

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