Fugu-MT 論文翻訳(概要): Holistic Deep Learning

論文の概要: Holistic Deep Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15829v1
Date: Fri, 29 Oct 2021 14:46:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-01 16:45:18.306615
Title: Holistic Deep Learning
Title（参考訳）: ホロスティックな深層学習
Authors: Dimitris Bertsimas, L\'eonard Boussioux, Kimberly Villalobos Carballo, Michael Lingzhi Li, Alex Paskov, Ivan Paskov
Abstract要約: 特に3つの領域は、対向的堅牢性、パラメータの空間性、出力安定性という大きな注目を集めている。我々はこれらの問題を組み合わせて解決する新しい定式化を提案する。私たちの定式化は、従来のディープラーニングモデルよりも正確さ、堅牢性、安定性、および疎さを同時に改善することができます。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.012543056558646
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: There is much interest in deep learning to solve challenges that arise in applying neural network models in real-world environments. In particular, three areas have received considerable attention: adversarial robustness, parameter sparsity, and output stability. Despite numerous attempts on solving these problems independently, there is very little work addressing the challenges simultaneously. In this paper, we address this problem of constructing holistic deep learning models by proposing a novel formulation that solves these issues in combination. Real-world experiments on both tabular and MNIST dataset show that our formulation is able to simultaneously improve the accuracy, robustness, stability, and sparsity over traditional deep learning models among many others.
Abstract（参考訳）: 現実世界の環境でニューラルネットワークモデルを適用する際に生じる課題を解決するために、ディープラーニングに多くの関心がある。特に3つの領域は、対向的堅牢性、パラメータ空間性、出力安定性という大きな注目を集めている。これらの問題を独立して解決しようとする試みは数多くあったが、同時に解決する作業はほとんどない。本稿では,これらの問題を組み合わせて解く新しい定式化を提案することにより,総合的なディープラーニングモデルの構築という課題を解決する。表表とMNISTのデータセットにおける実世界の実験は、私たちの定式化が従来のディープラーニングモデルよりも正確性、堅牢性、安定性、および空間性を同時に改善できることを示している。

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