論文の概要: Fundamental Limits of Deep Learning-Based Binary Classifiers Trained with Hinge Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06774v2
• Date: Tue, 15 Apr 2025 05:09:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 22:08:37.143869
• Title: Fundamental Limits of Deep Learning-Based Binary Classifiers Trained with Hinge Loss
• Title（参考訳）: ヒンジ損失を学習した深層学習に基づく二項分類器の基本限界
• Authors: Tilahun M. Getu, Georges Kaddoum, M. Bennis,
• Abstract要約: ディープラーニング(DL)は多くの分野においていくつかのブレークスルーをもたらしている。 パターン分類問題を解くために用いたDLベースのアルゴリズムの試験性能を定量化する研究は行われていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.643644453547104
• License:
• Abstract: Although deep learning (DL) has led to several breakthroughs in many disciplines, the fundamental understanding on why and how DL is empirically successful remains elusive. To attack this fundamental problem and unravel the mysteries behind DL's empirical successes, significant innovations toward a unified theory of DL have been made. Although these innovations encompass nearly fundamental advances in optimization, generalization, and approximation, no work has quantified the testing performance of a DL-based algorithm employed to solve a pattern classification problem. To overcome this fundamental challenge in part, this paper exposes the fundamental testing performance limits of DL-based binary classifiers trained with hinge loss. For binary classifiers that are based on deep rectified linear unit (ReLU) feedforward neural networks (FNNs) and deep FNNs with ReLU and Tanh activation, we derive their respective novel asymptotic testing performance limits, which are validated by extensive computer experiments.
• Abstract（参考訳）: 深層学習(DL)は多くの分野においていくつかのブレークスルーをもたらしたが、なぜ、どのようにDLが経験的に成功したかに関する根本的な理解はいまだ解明されていない。 この根本的な問題に対処し、DLの実証的な成功の裏にある謎を解明するために、DLの統一理論への重要な革新がなされた。 これらの革新は最適化、一般化、近似の基本的な進歩をほとんど含んでいるが、パターン分類問題を解決するために使われるDLベースのアルゴリズムのテスト性能を定量化する研究は行われていない。 この根本的な課題を克服するために,本論文では,ヒンジロスを訓練したDLベースのバイナリ分類器の基本的なテスト性能限界を明らかにする。 深部修正線形単位(ReLU)フィードフォワードニューラルネットワーク(FNN)とReLUおよびTanhアクティベーションを持つ深部FNNをベースとしたバイナリ分類器に対しては,それぞれの新しい漸近試験性能限界を導出し,コンピュータ実験により検証した。

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