論文の概要: The Compact Support Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00269v1
• Date: Thu, 1 Apr 2021 06:08:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-03 03:39:35.769228
• Title: The Compact Support Neural Network
• Title（参考訳）: コンパクトサポートニューラルネットワーク
• Authors: Adrian Barbu, Hongyu Mou
• Abstract要約: 本研究では, 標準ドット生成物に基づくニューロンとRBFニューロンを, 形状パラメータの2つの極端な場合として提示する。 トレーニングされた標準ニューラルネットワークから始めて、必要な値まで形状パラメータを徐々に増加させることで、そのようなニューロンによるニューラルネットワークのトレーニングの難しさを回避する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.47243430672461
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural networks are popular and useful in many fields, but they have the problem of giving high confidence responses for examples that are away from the training data. This makes the neural networks very confident in their prediction while making gross mistakes, thus limiting their reliability for safety-critical applications such as autonomous driving, space exploration, etc. In this paper, we present a neuron generalization that has the standard dot-product-based neuron and the RBF neuron as two extreme cases of a shape parameter. Using ReLU as the activation function we obtain a novel neuron that has compact support, which means its output is zero outside a bounded domain. We show how to avoid difficulties in training a neural network with such neurons, by starting with a trained standard neural network and gradually increasing the shape parameter to the desired value. Through experiments on standard benchmark datasets, we show the promise of the proposed approach, in that it can have good prediction accuracy on in-distribution samples while being able to consistently detect and have low confidence on out-of-distribution samples.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは多くの分野で人気があり有用であるが、トレーニングデータから離れた例に対して高い信頼性の応答を与えるという問題がある。 これにより、ニューラルネットワークは、重大な間違いを犯しながら予測に非常に自信を持ち、自動運転や宇宙探査などの安全クリティカルなアプリケーションに対する信頼性を制限します。 本稿では,標準的なドット生成系ニューロンとRBFニューロンを2つの極端な形状パラメータのケースとして用いたニューロン一般化について述べる。 活性化関数としてReLUを用いると、コンパクトな支持を持つ新しいニューロンが得られ、その出力は有界領域の外側でゼロとなる。 トレーニングされた標準ニューラルネットワークから始めて、必要な値まで形状パラメータを徐々に増加させることで、そのようなニューロンによるニューラルネットワークのトレーニングの難しさを回避する方法を示す。 標準ベンチマークデータセットの実験を通じて, 提案手法が期待されていることを示し, 分布内サンプルの精度が良好でありながら, 分布外サンプルの信頼度も低いことが示唆された。

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