論文の概要: Neural Tangent Kernel Maximum Mean Discrepancy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03227v1
- Date: Sun, 6 Jun 2021 20:00:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-08 18:23:37.427375
- Title: Neural Tangent Kernel Maximum Mean Discrepancy
- Title（参考訳）: ニューラルタンジェントカーネル最大値の相違
- Authors: Xiuyuan Cheng, Yao Xie
- Abstract要約: 我々は,ニューラル・タンジェント・カーネル(NTK)とMDD統計との接続を同定し,新しいニューラルネットワークの最大平均離散性(MMD)統計量を示す。
この接続により,MDD統計量を計算するための計算効率が高く,メモリ効率のよい手法が開発できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.181152078304846
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We present a novel neural network Maximum Mean Discrepancy (MMD) statistic by
identifying a connection between neural tangent kernel (NTK) and MMD statistic.
This connection enables us to develop a computationally efficient and
memory-efficient approach to compute the MMD statistic and perform neural
network based two-sample tests towards addressing the long-standing challenge
of memory and computational complexity of the MMD statistic, which is essential
for online implementation to assimilate new samples. Theoretically, such a
connection allows us to understand the properties of the new test statistic,
such as Type-I error and testing power for performing the two-sample test, by
leveraging analysis tools for kernel MMD. Numerical experiments on synthetic
and real-world datasets validate the theory and demonstrate the effectiveness
of the proposed NTK-MMD statistic.
- Abstract（参考訳）: ニューラル・タンジェント・カーネル(NTK)とMDD統計との接続を同定し,新しいニューラルネットワークの最大平均離散性(MMD)統計量を示す。
この接続により、mmd統計を計算し、ニューラルネットワークに基づく2つのサンプルテストを実行するための計算効率とメモリ効率のよい手法を開発し、mmd統計の長年の課題と計算の複雑さに対処することができる。
理論的には、2サンプルテストを実行するためのType-Iエラーやテスト能力など、カーネルMDDの分析ツールを活用することで、新しいテスト統計量の性質を理解することができる。
合成および実世界のデータセットに関する数値実験により、提案したNTK-MMD統計学の有効性が検証された。
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