論文の概要: Extended critical regimes of deep neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12967v1
• Date: Thu, 24 Mar 2022 10:15:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-25 19:51:39.340079
• Title: Extended critical regimes of deep neural networks
• Title（参考訳）: 深層ニューラルネットワークの臨界領域の拡張
• Authors: Cheng Kevin Qu and Asem Wardak and Pulin Gong
• Abstract要約: 重み付き重みは、微調整パラメータを使わずに、拡張臨界状態の出現を可能にすることを示す。 この拡張クリティカルレジームでは、DNNは層間のリッチで複雑な伝播ダイナミクスを示す。 効率的なニューラルアーキテクチャの設計のための理論的ガイドを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep neural networks (DNNs) have been successfully applied to many real-world problems, but a complete understanding of their dynamical and computational principles is still lacking. Conventional theoretical frameworks for analysing DNNs often assume random networks with coupling weights obeying Gaussian statistics. However, non-Gaussian, heavy-tailed coupling is a ubiquitous phenomenon in DNNs. Here, by weaving together theories of heavy-tailed random matrices and non-equilibrium statistical physics, we develop a new type of mean field theory for DNNs which predicts that heavy-tailed weights enable the emergence of an extended critical regime without fine-tuning parameters. In this extended critical regime, DNNs exhibit rich and complex propagation dynamics across layers. We further elucidate that the extended criticality endows DNNs with profound computational advantages: balancing the contraction as well as expansion of internal neural representations and speeding up training processes, hence providing a theoretical guide for the design of efficient neural architectures.
• Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワーク(dnn)は多くの現実世界の問題にうまく適用されているが、その力学と計算原理の完全な理解はまだ欠けている。 DNNを解析するための従来の理論的枠組みは、しばしばガウス統計に従う結合重みを持つランダムネットワークを仮定する。 しかし、非ガウス的、重尾結合はDNNにおいてユビキタスな現象である。 ここでは、重み付き乱数行列と非平衡統計物理学の理論を織り合わせることで、重み付き重みが微調整パラメータを伴わずに拡張臨界状態の出現を予測できる新しいタイプのDNN平均場理論を開発する。 この拡張クリティカルレジームでは、DNNは層間のリッチで複雑な伝播ダイナミクスを示す。 さらに、拡張臨界性は、DNNに深い計算上の優位性をもたらすこと、すなわち、収縮のバランスと内部の神経表現の拡張、トレーニングプロセスの高速化、そして、効率的な神経アーキテクチャの設計のための理論的ガイドを提供する。

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