論文の概要: Neural networks learn to magnify areas near decision boundaries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11375v1
• Date: Thu, 26 Jan 2023 19:43:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-30 17:25:48.848835
• Title: Neural networks learn to magnify areas near decision boundaries
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークは意思決定境界付近の領域を拡大する
• Authors: Jacob A. Zavatone-Veth and Sheng Yang and Julian A. Rubinfien and Cengiz Pehlevan
• Abstract要約: 無限の幅では、ランダムパラメータを持つニューラルネットワークは入力空間上で高度に対称なメトリクスを誘導する。 分類タスクを実行するために訓練されたネットワークにおける特徴学習は、決定境界に沿った地域を拡大する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.91372256974968
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We study how training molds the Riemannian geometry induced by neural network feature maps. At infinite width, neural networks with random parameters induce highly symmetric metrics on input space. Feature learning in networks trained to perform classification tasks magnifies local areas along decision boundaries. These changes are consistent with previously proposed geometric approaches for hand-tuning of kernel methods to improve generalization.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワーク特徴写像によって誘導されるリーマン幾何学の学習方法を検討する。 無限の幅では、ランダムパラメータを持つニューラルネットワークは入力空間上で高度に対称なメトリクスを誘導する。 分類タスクを実行するために訓練されたネットワークにおける特徴学習は、決定境界に沿った地域を拡大する。 これらの変化は、前述した一般化を改善するためにカーネルメソッドのハンドチューニングのための幾何学的アプローチと一致している。

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