論文の概要: Double-descent curves in neural networks: a new perspective using Gaussian processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07238v1
• Date: Sun, 14 Feb 2021 20:31:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-16 16:03:57.511679
• Title: Double-descent curves in neural networks: a new perspective using Gaussian processes
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークにおける2次元曲線:ガウス過程を用いた新しい展望
• Authors: Ouns El Harzli, Guillermo Valle-P\'erez and Ard A. Louis
• Abstract要約: ニューラルネットワークの2次元曲線は、一般化誤差がパラメータの増加とともに下降する現象を記述する。 我々は、無限の幅の限界で完全に接続されたネットワーク(FCN)に正確にマップニューラルネットワークガウスプロセス(NNGP)を使用します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7188280334580197
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Double-descent curves in neural networks describe the phenomenon that the generalisation error initially descends with increasing parameters, then grows after reaching an optimal number of parameters which is less than the number of data points, but then descends again in the overparameterised regime. Here we use a neural network Gaussian process (NNGP) which maps exactly to a fully connected network (FCN) in the infinite width limit, combined with techniques from random matrix theory, to calculate this generalisation behaviour, with a particular focus on the overparameterised regime. We verify our predictions with numerical simulations of the corresponding Gaussian process regressions. An advantage of our NNGP approach is that the analytical calculations are easier to interpret. We argue that neural network generalization performance improves in the overparameterised regime precisely because that is where they converge to their equivalent Gaussian process.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークの二重輝線曲線は、一般化誤差が最初にパラメータの増加と共に下降する現象を記述し、データポイントの数より少ないパラメータの最適な数に達した後に成長するが、過度にパラメータ化された状態に再び下降する。 ここでは、無限幅限界の完全連結ネットワーク(FCN)に正確にマップするニューラルネットワークガウスプロセス(NNGP)を使用して、ランダム行列理論のテクニックと組み合わせ、この一般化の挙動を計算し、特に過パラメータ化された体制に焦点を当てます。 我々は,対応するガウス過程回帰の数値シミュレーションを用いて予測を検証する。 NNGPアプローチの利点は、解析的計算の方が解釈が容易である点である。 我々は、ニューラルネットワークの一般化性能は、オーバーパラメータ化された体制において正確に改善する、なぜなら、それが同等のガウス過程に収束するからである。

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