論文の概要: Initial Guessing Bias: How Untrained Networks Favor Some Classes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00809v6
• Date: Fri, 08 Nov 2024 14:27:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:52:52.816776
• Title: Initial Guessing Bias: How Untrained Networks Favor Some Classes
• Title（参考訳）: 未学習のネットワークはどんなクラスを好むか?
• Authors: Emanuele Francazi, Aurelien Lucchi, Marco Baity-Jesi,
• Abstract要約: 深層ニューラルネットワーク(DNN)の構造は、トレーニング開始前であっても、全ての予測を同じクラスに割り当てるようにモデルを条件付けることができることを示す。 この現象の存在は,データセット前処理手法を含むモデル選択の影響を受けていることを実証する。 ノード置換対称性の分解や自己回避の違反など理論的な結果を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.09103230894909536
• License:
• Abstract: Understanding and controlling biasing effects in neural networks is crucial for ensuring accurate and fair model performance. In the context of classification problems, we provide a theoretical analysis demonstrating that the structure of a deep neural network (DNN) can condition the model to assign all predictions to the same class, even before the beginning of training, and in the absence of explicit biases. We prove that, besides dataset properties, the presence of this phenomenon, which we call \textit{Initial Guessing Bias} (IGB), is influenced by model choices including dataset preprocessing methods, and architectural decisions, such as activation functions, max-pooling layers, and network depth. Our analysis of IGB provides information for architecture selection and model initialization. We also highlight theoretical consequences, such as the breakdown of node-permutation symmetry, the violation of self-averaging and the non-trivial effects that depth has on the phenomenon.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークにおけるバイアス効果の理解と制御は、正確で公正なモデル性能を保証するために不可欠である。 分類問題の文脈において、深層ニューラルネットワーク(DNN)の構造が、訓練の開始前や明示的なバイアスがない場合でも、全ての予測を同じクラスに割り当てるようにモデルを条件付けることができることを示す理論的分析を提供する。 我々は,データセット特性以外にも,データセット前処理手法を含むモデル選択や,アクティベーション関数,最大プール層,ネットワーク深さなどのアーキテクチャ決定の影響を受け,この現象の存在を<textit{initial Guessing Bias} (IGB) と呼ぶ。 IGBの分析は、アーキテクチャの選択とモデル初期化のための情報を提供する。 また、ノード置換対称性の崩壊、自己破壊の違反、深さが現象に与える非自明な影響など、理論的な結果も強調する。

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