論文の概要: Equivariance and generalization in neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12493v1
• Date: Thu, 23 Dec 2021 12:38:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-24 14:55:47.854203
• Title: Equivariance and generalization in neural networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークにおける等価性と一般化
• Authors: Srinath Bulusu, Matteo Favoni, Andreas Ipp, David I. M\"uller, Daniel Schuh
• Abstract要約: ネットワーク特性間の翻訳的等式を組み込んだ結果に焦点をあてる。 等変ネットワークの利点は、複素スカラー場の理論を研究することによって実証される。 ほとんどのタスクにおいて、最良の同変アーキテクチャは、非同変アーキテクチャよりもはるかに優れた性能と一般化を達成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The crucial role played by the underlying symmetries of high energy physics and lattice field theories calls for the implementation of such symmetries in the neural network architectures that are applied to the physical system under consideration. In these proceedings, we focus on the consequences of incorporating translational equivariance among the network properties, particularly in terms of performance and generalization. The benefits of equivariant networks are exemplified by studying a complex scalar field theory, on which various regression and classification tasks are examined. For a meaningful comparison, promising equivariant and non-equivariant architectures are identified by means of a systematic search. The results indicate that in most of the tasks our best equivariant architectures can perform and generalize significantly better than their non-equivariant counterparts, which applies not only to physical parameters beyond those represented in the training set, but also to different lattice sizes.
• Abstract（参考訳）: 高エネルギー物理学や格子場理論の基盤となる対称性が果たす重要な役割は、考慮中の物理系に適用されるニューラルネットワークアーキテクチャにおけるそのような対称性の実装である。 本稿では,ネットワーク特性,特に性能と一般化の点において,翻訳の等価性を組み込んだ結果に焦点をあてる。 等変ネットワークの利点は、様々な回帰と分類タスクを調べる複素スカラー場理論を研究することによって例示される。 有意義な比較のために、有望な同変および非同変アーキテクチャを体系的な探索によって同定する。 その結果、ほとんどのタスクにおいて、最良の同変アーキテクチャは、非同変アーキテクチャよりもはるかに優れた性能と一般化が可能であることが示され、これはトレーニングセットで表されるものだけでなく、異なる格子サイズにも適用される。

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