論文の概要: Identifying Equivalent Training Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09160v3
• Date: Thu, 31 Oct 2024 13:20:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:58:27.686474
• Title: Identifying Equivalent Training Dynamics
• Title（参考訳）: 等価トレーニングダイナミクスの同定
• Authors: William T. Redman, Juan M. Bello-Rivas, Maria Fonoberova, Ryan Mohr, Ioannis G. Kevrekidis, Igor Mezić,
• Abstract要約: 共役および非共役のトレーニングダイナミクスを識別するフレームワークを開発する。 クープマン作用素理論の進歩を利用して、クープマン固有値を比較することで、オンラインミラー降下とオンライン勾配降下の既知同値を正しく同定できることを実証する。 a)浅層ニューラルネットワークと広層ニューラルネットワークの間の非共役トレーニングダイナミクスの同定、(b)畳み込みニューラルネットワークにおけるトレーニングダイナミクスの初期段階の特徴付け、(c)グルーキングを行わないトランスフォーマーにおける非共役トレーニングダイナミクスの発見。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.793387630509845
• License:
• Abstract: Study of the nonlinear evolution deep neural network (DNN) parameters undergo during training has uncovered regimes of distinct dynamical behavior. While a detailed understanding of these phenomena has the potential to advance improvements in training efficiency and robustness, the lack of methods for identifying when DNN models have equivalent dynamics limits the insight that can be gained from prior work. Topological conjugacy, a notion from dynamical systems theory, provides a precise definition of dynamical equivalence, offering a possible route to address this need. However, topological conjugacies have historically been challenging to compute. By leveraging advances in Koopman operator theory, we develop a framework for identifying conjugate and non-conjugate training dynamics. To validate our approach, we demonstrate that comparing Koopman eigenvalues can correctly identify a known equivalence between online mirror descent and online gradient descent. We then utilize our approach to: (a) identify non-conjugate training dynamics between shallow and wide fully connected neural networks; (b) characterize the early phase of training dynamics in convolutional neural networks; (c) uncover non-conjugate training dynamics in Transformers that do and do not undergo grokking. Our results, across a range of DNN architectures, illustrate the flexibility of our framework and highlight its potential for shedding new light on training dynamics.
• Abstract（参考訳）: トレーニング中に行われる非線形進化深部ニューラルネットワーク(DNN)パラメータの研究により、異なる動的挙動の機構が明らかになった。 これらの現象の詳細な理解は、訓練効率とロバスト性の改善をもたらす可能性があるが、DNNモデルが等価な力学を持つときの識別方法の欠如は、事前の作業から得られる洞察を制限している。 トポロジカル共役(トポロジカル共役、トポロジカル共役、トポロジカル共役、トポロジカル共役、英: Topological conjugacy)は、力学系理論の概念であり、このニーズに対処するためのルートを提供する。 しかし、トポロジカル共役は歴史的に計算が困難であった。 クープマン作用素理論の進歩を活用することで、共役および非共役の訓練力学を同定する枠組みを開発する。 提案手法の有効性を検証するために,オンラインミラー降下とオンライン勾配降下の既知同値をクープマン固有値と比較することで正しく同定できることを実証した。 次に、我々のアプローチを利用する。 (a)浅部と広部に接続されたニューラルネットワーク間の非共役トレーニングダイナミクスを同定すること。 b)畳み込みニューラルネットワークにおけるトレーニングダイナミクスの初期段階を特徴付ける。 (c)グルーキングを行わないトランスフォーマーにおける非共役トレーニングのダイナミクスを明らかにする。 私たちの成果は、さまざまなDNNアーキテクチャにわたって、フレームワークの柔軟性を説明し、トレーニングダイナミクスに新たな光を放つ可能性を強調しています。

関連論文リスト

• Dynamical stability and chaos in artificial neural network trajectories along training [3.379574469735166]
  浅いニューラルネットワークのネットワーク軌跡をこのレンズを通して解析することにより,このプロセスの動的特性について検討する。 我々は,学習率の仕組みによって,規則的かつカオス的な行動のヒントを見いだす。 この研究は、力学系理論、ネットワーク理論、機械学習のアイデアの交叉受精にも貢献している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T17:33:11Z)
• How neural networks learn to classify chaotic time series [77.34726150561087]
  本研究では,通常の逆カオス時系列を分類するために訓練されたニューラルネットワークの内部動作について検討する。 入力周期性とアクティベーション周期の関係は,LKCNNモデルの性能向上の鍵となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-04T08:53:27Z)
• ConCerNet: A Contrastive Learning Based Framework for Automated Conservation Law Discovery and Trustworthy Dynamical System Prediction [82.81767856234956]
  本稿では,DNNに基づく動的モデリングの信頼性を向上させるために,ConCerNetという新しい学習フレームワークを提案する。 本手法は, 座標誤差と保存量の両方において, ベースラインニューラルネットワークよりも一貫して優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-11T21:07:30Z)
• Convolutional Dictionary Learning by End-To-End Training of Iterative Neural Networks [3.6280929178575994]
  本研究では,教師付きおよび物理情報を用いたオンライン畳み込み辞書学習アルゴリズムとして利用可能な INN を構築する。 提案手法は,従来の2つのモデルに依存しない訓練法よりも改善され,深い INN と比較して競争結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-09T12:15:38Z)
• Data-driven emergence of convolutional structure in neural networks [83.4920717252233]
  識別タスクを解くニューラルネットワークが、入力から直接畳み込み構造を学習できることを示す。 データモデルを慎重に設計することにより、このパターンの出現は、入力の非ガウス的、高次局所構造によって引き起こされることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-01T17:11:13Z)
• Edge of chaos as a guiding principle for modern neural network training [19.419382003562976]
  ニューラルネットワーク学習アルゴリズムにおける様々なハイパーパラメータの役割を秩序-カオス位相図を用いて検討する。 特に、広く採用されているFashion-MNISTデータセットに基づいて、完全に解析的なフィードフォワードニューラルネットワークについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-20T12:17:55Z)
• An Ode to an ODE [78.97367880223254]
  我々は、O(d) 群上の行列フローに応じて主フローの時間依存パラメータが進化する ODEtoODE と呼ばれるニューラルODE アルゴリズムの新しいパラダイムを提案する。 この2つの流れのネストされたシステムは、訓練の安定性と有効性を提供し、勾配の消滅・爆発問題を確実に解決する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-19T22:05:19Z)
• Network Diffusions via Neural Mean-Field Dynamics [52.091487866968286]
  本稿では,ネットワーク上の拡散の推論と推定のための新しい学習フレームワークを提案する。 本研究の枠組みは, ノード感染確率の正確な進化を得るために, モリ・ズワンジッヒ形式から導かれる。 我々のアプローチは、基礎となる拡散ネットワークモデルのバリエーションに対して多用途で堅牢である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-16T18:45:20Z)
• Deep learning of contagion dynamics on complex networks [0.0]
  本稿では,ネットワーク上での感染動態の効果的なモデルを構築するために,ディープラーニングに基づく補完的アプローチを提案する。 任意のネットワーク構造をシミュレーションすることで,学習したダイナミックスの性質を学習データを超えて探索することが可能になる。 この結果は,ネットワーク上での感染動態の効果的なモデルを構築するために,ディープラーニングが新たな補完的な視点を提供することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-09T17:18:34Z)
• Dynamic Hierarchical Mimicking Towards Consistent Optimization Objectives [73.15276998621582]
  一般化能力を高めたCNN訓練を推進するための汎用的特徴学習機構を提案する。 DSNに部分的にインスパイアされた私たちは、ニューラルネットワークの中間層から微妙に設計されたサイドブランチをフォークしました。 カテゴリ認識タスクとインスタンス認識タスクの両方の実験により,提案手法の大幅な改善が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-24T09:56:13Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。