論文の概要: Reduced-Order Neural Network Synthesis with Robustness Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.09284v1
• Date: Thu, 18 Feb 2021 12:03:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-20 01:57:12.361889
• Title: Reduced-Order Neural Network Synthesis with Robustness Guarantees
• Title（参考訳）: ロバスト性保証付き低次ニューラルネットワーク合成
• Authors: Ross Drummond, Mathew C. Turner and Stephen R. Duncan
• Abstract要約: 機械学習アルゴリズムは、デバイスがユーザのプライバシを改善し、レイテンシを低減し、エネルギー効率を高めるために、ローカルで実行するように適応されている。 この問題に対処するために、より大きなニューロンの入出力マッピングを近似する低次ニューラルネットワーク(ニューロンが少ない)を自動的に合成する手法を導入する。 この近似誤差に対する最悪の境界が得られ、このアプローチは幅広いニューラルネットワークアーキテクチャに適用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the wake of the explosive growth in smartphones and cyberphysical systems, there has been an accelerating shift in how data is generated away from centralised data towards on-device generated data. In response, machine learning algorithms are being adapted to run locally on board, potentially hardware limited, devices to improve user privacy, reduce latency and be more energy efficient. However, our understanding of how these device orientated algorithms behave and should be trained is still fairly limited. To address this issue, a method to automatically synthesize reduced-order neural networks (having fewer neurons) approximating the input/output mapping of a larger one is introduced. The reduced-order neural network's weights and biases are generated from a convex semi-definite programme that minimises the worst-case approximation error with respect to the larger network. Worst-case bounds for this approximation error are obtained and the approach can be applied to a wide variety of neural networks architectures. What differentiates the proposed approach to existing methods for generating small neural networks, e.g. pruning, is the inclusion of the worst-case approximation error directly within the training cost function, which should add robustness. Numerical examples highlight the potential of the proposed approach. The overriding goal of this paper is to generalise recent results in the robustness analysis of neural networks to a robust synthesis problem for their weights and biases.
• Abstract（参考訳）: スマートフォンやサイバーフィジカルシステムの爆発的な成長を受けて、集中データからデバイス上のデータへのデータ生成方法が急速に変化しています。 これに対し、機械学習アルゴリズムはローカルで動作し、ハードウェアが限られている可能性があり、ユーザーのプライバシーを改善し、レイテンシーを減らし、エネルギー効率を高めるデバイスに適応している。 しかし、これらのデバイス指向アルゴリズムがどのように動作し、トレーニングされるべきかについての私たちの理解はまだかなり制限されています。 この問題に対処するために、より大きなニューロンの入出力マッピングを近似する低次ニューラルネットワーク(ニューロンが少ない)を自動で合成する手法を提案する。 減次ニューラルネットワークの重みとバイアスは、より大きなネットワークに対する最悪のケース近似誤差を最小にする凸半定義プログラムから生成される。 この近似誤差に対する最悪の境界が得られ、このアプローチは幅広いニューラルネットワークアーキテクチャに適用することができる。 提案されたアプローチを、例えば小さなニューラルネットワークを生成する既存の方法と区別する。 pruningは、トレーニングコスト関数に直接最悪のケース近似エラーを含めることで、堅牢性が向上するはずです。 数値例は提案手法の可能性を浮き彫りにする。 本研究の目的は,ニューラルネットワークのロバスト性解析における最近の結果を,重みとバイアスに対するロバストな合成問題に一般化することである。

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