論文の概要: Comparing Deep Neural Nets with UMAP Tour
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09431v1
- Date: Mon, 18 Oct 2021 15:59:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-19 15:34:02.811765
- Title: Comparing Deep Neural Nets with UMAP Tour
- Title(参考訳): UMAPツアーとディープニューラルネットの比較
- Authors: Mingwei Li, Carlos Scheidegger
- Abstract要約: UMAP Tourは、現実世界のニューラルネットワークモデルの内部動作を視覚的に検査し、比較するために構築されている。
最先端のモデルで学んだ概念と、GoogLeNetやResNetといった両者の相違点を見出す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.910602784766562
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Neural networks should be interpretable to humans. In particular, there is a
growing interest in concepts learned in a layer and similarity between layers.
In this work, a tool, UMAP Tour, is built to visually inspect and compare
internal behavior of real-world neural network models using well-aligned,
instance-level representations. The method used in the visualization also
implies a new similarity measure between neural network layers. Using the
visual tool and the similarity measure, we find concepts learned in
state-of-the-art models and dissimilarities between them, such as GoogLeNet and
ResNet.
- Abstract(参考訳): ニューラルネットワークは人間に解釈されるべきである。
特に、レイヤで学んだ概念やレイヤ間の類似性への関心が高まっています。
本研究では、実世界のニューラルネットワークモデルの内部動作を、よく整列したインスタンスレベルの表現を用いて視覚的に検査し比較するためのツールであるumap tourを構築した。
可視化に使用される手法は、ニューラルネットワーク層間の新しい類似性尺度も含んでいる。
ビジュアルツールと類似度測定を用いて、最先端のモデルで学んだ概念と、GoogLeNetやResNetのようなそれらの相違点を見つける。
関連論文リスト
- Graph Neural Networks for Learning Equivariant Representations of Neural Networks [55.04145324152541]
本稿では,ニューラルネットワークをパラメータの計算グラフとして表現することを提案する。
我々のアプローチは、ニューラルネットワークグラフを多種多様なアーキテクチャでエンコードする単一モデルを可能にする。
本稿では,暗黙的ニューラル表現の分類や編集など,幅広いタスクにおける本手法の有効性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-18T18:01:01Z) - Going Beyond Neural Network Feature Similarity: The Network Feature
Complexity and Its Interpretation Using Category Theory [64.06519549649495]
機能的に等価な機能と呼ぶものの定義を提供します。
これらの特徴は特定の変換の下で等価な出力を生成する。
反復的特徴マージ(Iterative Feature Merging)というアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-10T16:27:12Z) - Model Stitching: Looking For Functional Similarity Between
Representations [5.657258033928475]
我々は、モデルステッチを使用して、異なるシードおよび/または同じアーキテクチャのトレーニングされたニューラルネットワークによって学習された同じ形状の表現を比較する、以前の研究を拡張した。
モデル縫合の予期せぬ挙動を明らかにする。つまり、小さなResNetに対して畳み込みに基づく縫合は、第1(sender)ネットワークにおいて第2(receiver)よりも第2(receiver)ネットワークで後になっても高い精度に達する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-20T17:12:42Z) - Experimental Observations of the Topology of Convolutional Neural
Network Activations [2.4235626091331737]
トポロジカル・データ解析は、複雑な構造のコンパクトでノイズ・ロバストな表現を提供する。
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、モデルアーキテクチャによって定義された一連の変換に関連する数百万のパラメータを学習する。
本稿では,画像分類に使用される畳み込みニューラルネットワークの解釈可能性に関する知見を得る目的で,TDAの最先端技術を適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-01T02:05:44Z) - FuNNscope: Visual microscope for interactively exploring the loss
landscape of fully connected neural networks [77.34726150561087]
ニューラルネットワークの高次元景観特性を探索する方法を示す。
我々は、小さなニューラルネットワークの観測結果をより複雑なシステムに一般化する。
インタラクティブダッシュボードは、いくつかのアプリケーションネットワークを開放する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-09T16:41:53Z) - Grounding Psychological Shape Space in Convolutional Neural Networks [0.0]
我々は畳み込みニューラルネットワークを用いて、知覚入力間の一般化可能なマッピングと、最近提案された形状領域の心理学的類似性空間を学習する。
この結果から,分類に基づくマルチタスク学習シナリオが最も優れた結果が得られるが,その性能は類似性空間の次元に比較的敏感であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-16T12:21:07Z) - Similarity and Matching of Neural Network Representations [0.0]
我々は、深層ニューラルネットワークにおける表現の類似性を分析するために、Frankenstein博士と呼ばれるツールセットを使用します。
我々は、2つのトレーニングニューラルネットワークの与えられた層上でのアクティベーションを、縫合層で結合することで一致させることを目指している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-27T17:59:46Z) - Dynamic Inference with Neural Interpreters [72.90231306252007]
本稿では,モジュールシステムとしての自己アテンションネットワークにおける推論を分解するアーキテクチャであるNeural Interpretersを提案する。
モデルへの入力は、エンドツーエンドの学習方法で一連の関数を通してルーティングされる。
ニューラル・インタープリタは、より少ないパラメータを用いて視覚変換器と同等に動作し、サンプル効率で新しいタスクに転送可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-12T23:22:45Z) - Spatial Dependency Networks: Neural Layers for Improved Generative Image
Modeling [79.15521784128102]
画像生成装置(デコーダ)を構築するための新しいニューラルネットワークを導入し、可変オートエンコーダ(VAE)に適用する。
空間依存ネットワーク(sdns)では、ディープニューラルネットの各レベルにおける特徴マップを空間的にコヒーレントな方法で計算する。
空間依存層による階層型vaeのデコーダの強化は密度推定を大幅に改善することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-16T07:01:08Z) - Understanding the Role of Individual Units in a Deep Neural Network [85.23117441162772]
本稿では,画像分類と画像生成ネットワーク内の隠れ単位を系統的に同定する分析フレームワークを提案する。
まず、シーン分類に基づいて訓練された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を分析し、多様なオブジェクト概念にマッチするユニットを発見する。
第2に、シーンを生成するために訓練されたGANモデルについて、同様の分析手法を用いて分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-10T17:59:10Z) - Contrastive Similarity Matching for Supervised Learning [13.750624267664156]
本稿では,腹側視覚路の観察と深部神経回路の訓練によって動機付けられた,生物学的に有望な信用代入問題の解法を提案する。
どちらの場合も、同じ圏に属する対象の表現は徐々に類似し、異なる圏に属する対象はより類似しなくなる。
我々は、この概念を、目的関数と対比した対照的な類似性を用いて定式化し、フィードフォワード、横、フィードバック接続を持つ深層ニューラルネットワークから導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-24T17:10:21Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。