論文の概要: On progressive sharpening, flat minima and generalisation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14683v3
- Date: Fri, 1 Sep 2023 18:22:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-07 05:04:43.892328
- Title: On progressive sharpening, flat minima and generalisation
- Title（参考訳）: プログレッシブ・シャープニング, フラット・ミニマおよび一般化について
- Authors: Lachlan Ewen MacDonald and Jack Valmadre and Simon Lucey
- Abstract要約: 深層学習における損失曲率と入出力モデル行動の関係を理解するための新しい手法を提案する。
我々は、深層ニューラルネットワークのロス・ヘッセンと入力出力ヤコビアンをトレーニング全体を通してトレーニングサンプルに結びつけるアンザッツを接地する。
次に、モデルの入出力ヤコビアンがそのデータ分布上のリプシッツノルムを近似する程度を定量化する一連の理論的結果を証明する。
我々は、我々のアンサッツと理論結果を用いて、最近観測されたプログレッシブ・シャープニング現象の新しい説明と、平らなミニの一般化特性を与える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.91683439206866
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a new approach to understanding the relationship between loss
curvature and input-output model behaviour in deep learning. Specifically, we
use existing empirical analyses of the spectrum of deep network loss Hessians
to ground an ansatz tying together the loss Hessian and the input-output
Jacobian of a deep neural network over training samples throughout training. We
then prove a series of theoretical results which quantify the degree to which
the input-output Jacobian of a model approximates its Lipschitz norm over a
data distribution, and deduce a novel generalisation bound in terms of the
empirical Jacobian. We use our ansatz, together with our theoretical results,
to give a new account of the recently observed progressive sharpening
phenomenon, as well as the generalisation properties of flat minima.
Experimental evidence is provided to validate our claims.
- Abstract（参考訳）: 深層学習における損失曲率と入出力モデル行動の関係を理解するための新しい手法を提案する。
具体的には,ディープニューラルネットワークの損失ヒューシアンと入力出力ジャコビアンとをトレーニング中のトレーニングサンプルに結合したアンサッツを接地するために,ディープネットワーク損失ヘッシアンスペクトルの既存の経験的解析を用いる。
次に、モデルの入力出力ジャコビアンがデータ分布上のそのリプシッツノルムを近似する程度を定量化する一連の理論結果を証明し、経験的ヤコビアンによって束縛された新しい一般化を導出する。
我々はansatzを理論的な結果とともに利用し、最近観測されたプログレッシブ・シャープニング現象とフラット・ミニマの一般化特性について新しい説明を与える。
我々の主張を検証するための実験的な証拠が提供される。
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