論文の概要: Data Representations' Study of Latent Image Manifolds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19730v1
• Date: Wed, 31 May 2023 10:49:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 17:09:13.738227
• Title: Data Representations' Study of Latent Image Manifolds
• Title（参考訳）: データ表現の潜在画像マニフォールドに関する研究
• Authors: Ilya Kafuman and Omri Aznecot
• Abstract要約: 画像分類のための最先端の訓練された畳み込みニューラルネットワークは、層に沿って特徴的な曲率プロファイルを持つことがわかった。 また,最後の2層間の曲率ギャップは,ネットワークの一般化能力と強く相関していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks have been demonstrated to achieve phenomenal success in many domains, and yet their inner mechanisms are not well understood. In this paper, we investigate the curvature of image manifolds, i.e., the manifold deviation from being flat in its principal directions. We find that state-of-the-art trained convolutional neural networks for image classification have a characteristic curvature profile along layers: an initial steep increase, followed by a long phase of a plateau, and followed by another increase. In contrast, this behavior does not appear in untrained networks in which the curvature flattens. We also show that the curvature gap between the last two layers has a strong correlation with the generalization capability of the network. Moreover, we find that the intrinsic dimension of latent codes is not necessarily indicative of curvature. Finally, we observe that common regularization methods such as mixup yield flatter representations when compared to other methods. Our experiments show consistent results over a variety of deep learning architectures and multiple data sets. Our code is publicly available at https://github.com/azencot-group/CRLM
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは多くの領域で驚くべき成功を収めることが示されているが、その内部メカニズムはよく分かっていない。 本稿では,画像多様体の曲率,すなわち,多様体の偏差が主方向において平坦であることについて検討する。 画像分類のための最先端の訓練された畳み込みニューラルネットワークは、層に沿って特徴的な曲率プロファイルを持つことがわかりました。 対照的に、この挙動は曲率が平坦な未訓練のネットワークには現れない。 また,最後の2層間の曲率ギャップは,ネットワークの一般化能力と強く相関していることを示す。 さらに,潜伏符号の内在次元は必ずしも曲率を表すものではないことが判明した。 最後に,ミックスアップなどの共通正規化手法が,他の手法と比較してフラットな表現を生じさせることを示す。 実験では、さまざまなディープラーニングアーキテクチャと複数のデータセットに対して一貫した結果を示す。 私たちのコードはhttps://github.com/azencot-group/CRLMで公開されています。

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