論文の概要: Deep Learning is Singular, and That's Good
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11560v1
- Date: Thu, 22 Oct 2020 09:33:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-04 07:16:31.371293
- Title: Deep Learning is Singular, and That's Good
- Title(参考訳): ディープラーニングは特異であり、それは良いことだ
- Authors: Daniel Murfet, Susan Wei, Mingming Gong, Hui Li, Jesse Gell-Redman,
Thomas Quella
- Abstract要約: 特異モデルにおいて、パラメータの最適集合は特異点を持つ解析集合を形成し、古典的な統計的推論は適用できない。
これは、ニューラルネットワークが特異であり、ヘッセンの行列式やラプラス近似を用いた場合の「分割」が適切でないため、ディープラーニングにとって重要である。
深層学習の根本的な問題に対処する可能性にもかかわらず、特異学習理論は深層学習理論の発達過程にほとんど浸透しなかったようである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 31.985399645173022
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In singular models, the optimal set of parameters forms an analytic set with
singularities and classical statistical inference cannot be applied to such
models. This is significant for deep learning as neural networks are singular
and thus "dividing" by the determinant of the Hessian or employing the Laplace
approximation are not appropriate. Despite its potential for addressing
fundamental issues in deep learning, singular learning theory appears to have
made little inroads into the developing canon of deep learning theory. Via a
mix of theory and experiment, we present an invitation to singular learning
theory as a vehicle for understanding deep learning and suggest important
future work to make singular learning theory directly applicable to how deep
learning is performed in practice.
- Abstract(参考訳): 特異モデルにおいて、パラメータの最適集合は特異点を持つ解析集合を形成し、古典的な統計推論はそのようなモデルには適用できない。
これはニューラルネットワークが特異であり、ヘッセン行列式やラプラス近似を用いた"分割"は適切ではないため、ディープラーニングにとって重要である。
深層学習の基本問題への対処の可能性にもかかわらず、特異学習理論は深層学習理論の発展にほとんど貢献しなかったようである。
理論と実験の混合により,ディープラーニングを理解する手段としての特異学習理論への招待と,ディープラーニングの実践方法に直接適用するための重要な今後の課題を提案する。
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