論文の概要: Size Lowerbounds for Deep Operator Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06338v1
- Date: Fri, 11 Aug 2023 18:26:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-15 17:52:30.214071
- Title: Size Lowerbounds for Deep Operator Networks
- Title（参考訳）: 深部演算子ネットワークのためのサイズダウンバウンド
- Authors: Anirbit Mukherjee and Amartya Roy
- Abstract要約: トレーニングエラーの少ない$n$のデータポイントを得るには,ブランチとトランクネットの共通出力次元を$Omega left (sqrtn right )$としてスケールする必要がある。
このことがDeepONetsによる実験にインスピレーションを与え、このモデルサイズが固定された場合、この共通出力次元の増加を活用でき、トレーニングエラーの単調な低減を実現するためには、トレーニングデータのサイズを2次的にスケールする必要があることを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.27195102129094995
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep Operator Networks are an increasingly popular paradigm for solving
regression in infinite dimensions and hence solve families of PDEs in one shot.
In this work, we aim to establish a first-of-its-kind data-dependent lowerbound
on the size of DeepONets required for them to be able to reduce empirical error
on noisy data. In particular, we show that for low training errors to be
obtained on $n$ data points it is necessary that the common output dimension of
the branch and the trunk net be scaling as $\Omega \left ( {\sqrt{n}} \right
)$. This inspires our experiments with DeepONets solving the
advection-diffusion-reaction PDE, where we demonstrate the possibility that at
a fixed model size, to leverage increase in this common output dimension and
get monotonic lowering of training error, the size of the training data might
necessarily need to scale quadratically with it.
- Abstract（参考訳）: ディープ・オペレーター・ネットワークは無限次元の回帰を解き、従ってPDEの族を1ショットで解くためのパラダイムとして人気が高まっている。
本研究は,ノイズデータに対する経験的誤差を低減できる深層ネットのサイズに対して,最初のデータ依存下限を確立することを目的としている。
特に、$n$のデータポイント上で低トレーニング誤差が得られるためには、ブランチとトランクネットの共通出力次元を$\Omega \left ( {\sqrt{n}} \right )$としてスケールする必要がある。
このことがDeepONetsによる実験にインスピレーションを与え、このモデルサイズが固定された場合、この共通出力次元の増加を活用でき、トレーニングエラーの単調な低減を実現するためには、トレーニングデータのサイズを2次的にスケールする必要があることを実証する。
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