論文の概要: Generalization Through the Lens of Learning Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05377v1
• Date: Sun, 11 Dec 2022 00:07:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 17:22:40.753226
• Title: Generalization Through the Lens of Learning Dynamics
• Title（参考訳）: 学習ダイナミクスのレンズによる一般化
• Authors: Clare Lyle
• Abstract要約: 機械学習(ML)システムは、デプロイ時に正確な予測を得るために、新しい状況に一般化することを学ぶ必要がある。 ディープニューラルネットワークの印象的な一般化性能は、理論家たちに悪影響を与えている。 この論文は、教師付き学習タスクと強化学習タスクの両方において、ディープニューラルネットワークの学習ダイナミクスを研究する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.009483845261958
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A machine learning (ML) system must learn not only to match the output of a target function on a training set, but also to generalize to novel situations in order to yield accurate predictions at deployment. In most practical applications, the user cannot exhaustively enumerate every possible input to the model; strong generalization performance is therefore crucial to the development of ML systems which are performant and reliable enough to be deployed in the real world. While generalization is well-understood theoretically in a number of hypothesis classes, the impressive generalization performance of deep neural networks has stymied theoreticians. In deep reinforcement learning (RL), our understanding of generalization is further complicated by the conflict between generalization and stability in widely-used RL algorithms. This thesis will provide insight into generalization by studying the learning dynamics of deep neural networks in both supervised and reinforcement learning tasks.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)システムは、トレーニングセット上の対象関数の出力と一致するだけでなく、デプロイ時に正確な予測を得るために、新しい状況に一般化するためにも学習しなければならない。 ほとんどの実践的なアプリケーションでは、ユーザーはモデルへのあらゆる入力を徹底的に列挙することはできない。したがって、強力な一般化性能は、実世界で展開できる性能と信頼性を備えたMLシステムの開発に不可欠である。 一般化は多くの仮説クラスで理論的によく理解されているが、ディープニューラルネットワークの印象的な一般化性能は理論家を悩ませている。 深部強化学習(RL)では、広く使われているRLアルゴリズムの一般化と安定性の対立により、一般化の理解がさらに複雑になる。 この論文は、教師付き学習タスクと強化学習タスクの両方におけるディープニューラルネットワークの学習ダイナミクスを研究することによって、一般化への洞察を提供する。

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