論文の概要: Gradient-trained Weights in Wide Neural Networks Align Layerwise to Error-scaled Input Correlations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08453v1
• Date: Tue, 15 Jun 2021 21:56:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-17 17:39:18.376930
• Title: Gradient-trained Weights in Wide Neural Networks Align Layerwise to Error-scaled Input Correlations
• Title（参考訳）: 広層ニューラルネットワークにおける勾配学習重み付けと誤差スケール入力相関
• Authors: Akhilan Boopathy, Ila Fiete
• Abstract要約: 我々は、勾配降下によって訓練された非線形活性化を伴う無限幅ニューラルネットワークの層方向の重みダイナミクスを導出する。 我々は、バックプロパゲーションと同じアライメントを理論的に達成するバックプロパゲーションフリー学習ルール、Align-zeroとAlign-adaを定式化した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.176824373696324
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent works have examined how deep neural networks, which can solve a variety of difficult problems, incorporate the statistics of training data to achieve their success. However, existing results have been established only in limited settings. In this work, we derive the layerwise weight dynamics of infinite-width neural networks with nonlinear activations trained by gradient descent. We show theoretically that weight updates are aligned with input correlations from intermediate layers weighted by error, and demonstrate empirically that the result also holds in finite-width wide networks. The alignment result allows us to formulate backpropagation-free learning rules, named Align-zero and Align-ada, that theoretically achieve the same alignment as backpropagation. Finally, we test these learning rules on benchmark problems in feedforward and recurrent neural networks and demonstrate, in wide networks, comparable performance to backpropagation.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、さまざまな困難を解決できるディープニューラルネットワークが、トレーニングデータの統計を取り入れて、その成功を達成している。 しかし、既存の結果は限られた設定でのみ確立されている。 本研究では,勾配降下によって学習された非線形アクティベーションを持つ無限幅ニューラルネットワークの層間重み付けダイナミクスを導出する。 重み更新は, 誤差によって重み付けられた中間層からの入力相関に一致し, 有限幅幅の広帯域ネットワークでも有効であることを示す。 このアライメントの結果、理論上はバックプロパゲーションと同じアライメントを達成するバックプロパゲーションフリー学習ルールを定式化できる。 最後に、これらの学習ルールをfeedforwardおよびrecurrentニューラルネットワークのベンチマーク問題でテストし、幅広いネットワークにおいて、バックプロパゲーションに匹敵するパフォーマンスを示す。

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