論文の概要: Representational Multiplicity Should Be Exposed, Not Eliminated

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08890v1
• Date: Fri, 17 Jun 2022 16:53:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-20 13:08:42.654297
• Title: Representational Multiplicity Should Be Exposed, Not Eliminated
• Title（参考訳）: 表現の多重性は排除されるべきではない
• Authors: Ari Heljakka, Martin Trapp, Juho Kannala, Arno Solin
• Abstract要約: トレーニング中に同様のパフォーマンスを持つ2つの機械学習モデルは、現実世界のパフォーマンス特性を非常に異なるものにすることができる。 これは、表現的多重性(RM)として表されるモデルの内部の明確な違いを意味する。 本研究では,RMを解析するための概念的かつ実験的な設定を導入し,特定のトレーニング手法が他の方法よりも系統的にRMを大きくすることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.495944788838457
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is prevalent and well-observed, but poorly understood, that two machine learning models with similar performance during training can have very different real-world performance characteristics. This implies elusive differences in the internals of the models, manifesting as representational multiplicity (RM). We introduce a conceptual and experimental setup for analyzing RM and show that certain training methods systematically result in greater RM than others, measured by activation similarity via singular vector canonical correlation analysis (SVCCA). We further correlate it with predictive multiplicity measured by the variance in i.i.d. and out-of-distribution test set predictions, in four common image data sets. We call for systematic measurement and maximal exposure, not elimination, of RM in models. Qualitative tools such as our confabulator analysis can facilitate understanding and communication of RM effects to stakeholders.
• Abstract（参考訳）: トレーニング中に同様のパフォーマンスを持つ2つの機械学習モデルが、実世界のパフォーマンス特性とは全く異なる可能性があることは、一般的でよく理解されていない。 このことは、表現的多重性(RM)として表されるモデルの内部の明確な違いを意味する。 本稿では,rm分析のための概念的および実験的な設定を導入し,single vector canonical correlation analysis (svcca) による活性化類似性を用いて,特定の訓練方法が系統的に他の方法よりも大きなrmをもたらすことを示す。 さらに,4つの共通画像データセットにおいて,分散度および分布外テストセットの予測によって測定された予測多重度と相関する。 我々は,モデルにおけるrmの体系的測定と最大露出を求める。 コンファビュレータ分析のような定性的なツールは、利害関係者へのRM効果の理解とコミュニケーションを容易にします。

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