論文の概要: FuNNscope: Visual microscope for interactively exploring the loss landscape of fully connected neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04511v1
• Date: Sat, 9 Apr 2022 16:41:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-12 17:03:12.338531
• Title: FuNNscope: Visual microscope for interactively exploring the loss landscape of fully connected neural networks
• Title（参考訳）: funnscope: 全連結ニューラルネットワークの損失景観をインタラクティブに探索する視覚顕微鏡
• Authors: Aleksandar Doknic and Torsten M\"oller
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.34726150561087
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite their effective use in various fields, many aspects of neural networks are poorly understood. One important way to investigate the characteristics of neural networks is to explore the loss landscape. However, most models produce a high-dimensional non-convex landscape which is difficult to visualize. We discuss and extend existing visualization methods based on 1D- and 2D slicing with a novel method that approximates the actual loss landscape geometry by using charts with interpretable axes. Based on the assumption that observations on small neural networks can generalize to more complex systems and provide us with helpful insights, we focus on small models in the range of a few dozen weights, which enables computationally cheap experiments and the use of an interactive dashboard. We observe symmetries around the zero vector, the influence of different layers on the global landscape, the different weight sensitivities around a minimizer, and how gradient descent navigates high-loss obstacles. The user study resulted in an average SUS (System Usability Scale) score with suggestions for improvement and opened up a number of possible application scenarios, such as autoencoders and ensemble networks.
• Abstract（参考訳）: 様々な分野で有効利用されているにもかかわらず、ニューラルネットワークの多くの側面は理解されていない。 ニューラルネットワークの特徴を調べるための重要な方法は、損失の風景を探索することである。 しかし、ほとんどのモデルは、可視化が難しい高次元の非凸景観を作り出す。 本研究では,1次元2次元スライシングに基づく既存の可視化手法を,解釈可能な軸を持つチャートを用いて,実際の損失地形形状を近似する新しい手法で論じ,拡張する。 小さなニューラルネットワークの観測がより複雑なシステムに一般化し、有益な洞察を与えるという仮定に基づいて、我々は、計算的に安価な実験と対話型ダッシュボードの使用を可能にする、数十重みの範囲の小さなモデルに焦点を当てる。 ゼロベクトルまわりの対称性,グローバルランドスケープへの異なる層の影響,最小化器まわりの異なる重み感性,そして勾配勾配が高損失障害物をいかにナビゲートするかを観察する。 ユーザ調査の結果,改善提案を伴う平均susスコアが得られ,オートエンコーダやアンサンブルネットワークなど,考えられる多くのアプリケーションシナリオが開放された。

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