論文の概要: Symmetry-via-Duality: Invariant Neural Network Densities from Parameter-Space Correlators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00694v1
• Date: Tue, 1 Jun 2021 18:00:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-05 11:37:36.121771
• Title: Symmetry-via-Duality: Invariant Neural Network Densities from Parameter-Space Correlators
• Title（参考訳）: 対称性-via-duality:パラメータ空間相関器からの不変ニューラルネットワーク密度
• Authors: Anindita Maiti, Keegan Stoner, James Halverson
• Abstract要約: ネットワーク密度の対称性は、ネットワーク相関関数の二重計算によって決定できる。 初期密度における対称性の量は、Fashion-MNISTで訓練されたネットワークの精度に影響を与えることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Parameter-space and function-space provide two different duality frames in which to study neural networks. We demonstrate that symmetries of network densities may be determined via dual computations of network correlation functions, even when the density is unknown and the network is not equivariant. Symmetry-via-duality relies on invariance properties of the correlation functions, which stem from the choice of network parameter distributions. Input and output symmetries of neural network densities are determined, which recover known Gaussian process results in the infinite width limit. The mechanism may also be utilized to determine symmetries during training, when parameters are correlated, as well as symmetries of the Neural Tangent Kernel. We demonstrate that the amount of symmetry in the initialization density affects the accuracy of networks trained on Fashion-MNIST, and that symmetry breaking helps only when it is in the direction of ground truth.
• Abstract（参考訳）: パラメータ空間と関数空間は、ニューラルネットワークを研究するための2つの異なる双対フレームを提供する。 ネットワーク密度の対称性は、密度が未知で同値でない場合でも、ネットワーク相関関数の双対計算によって決定できることを示す。 対称性と双対性は、ネットワークパラメータ分布の選択に由来する相関関数の不変性に依存する。 ニューラルネットワーク密度の入力および出力対称性が決定され、既知のガウス過程が回復すると無限の幅制限が生じる。 このメカニズムは、パラメータが相関している場合や、神経接核の対称性など、トレーニング中の対称性を決定するためにも利用できる。 初期化密度における対称性の量は、Fashion-MNISTで訓練されたネットワークの精度に影響を及ぼし、対称性の破れは、それが基底真理の方向にある場合にのみ役立つことを実証する。

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