論文の概要: Bringing the Discussion of Minima Sharpness to the Audio Domain: a Filter-Normalised Evaluation for Acoustic Scene Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16369v1
• Date: Thu, 28 Sep 2023 12:13:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 14:47:57.653573
• Title: Bringing the Discussion of Minima Sharpness to the Audio Domain: a Filter-Normalised Evaluation for Acoustic Scene Classification
• Title（参考訳）: 音響領域におけるミニマシャープ性に関する考察:音響シーン分類のためのフィルタ非正規化評価
• Authors: Manuel Milling, Andreas Triantafyllopoulos, Iosif Tsangko, Simon David Noel Rampp, Bj\"orn Wolfgang Schuller
• Abstract要約: 深層ニューラルネットワークにおける損失最小値のシャープネスと一般化の相関について検討する。 解析は,2次元のフィルタ正規化可視化と抽出されたシャープネス尺度に基づく。 私たちのコード、トレーニングされたモデル状態、損失ランドスケープの可視化が公開されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.226584553326724
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The correlation between the sharpness of loss minima and generalisation in the context of deep neural networks has been subject to discussion for a long time. Whilst mostly investigated in the context of selected benchmark data sets in the area of computer vision, we explore this aspect for the audio scene classification task of the DCASE2020 challenge data. Our analysis is based on twodimensional filter-normalised visualisations and a derived sharpness measure. Our exploratory analysis shows that sharper minima tend to show better generalisation than flat minima -even more so for out-of-domain data, recorded from previously unseen devices-, thus adding to the dispute about better generalisation capabilities of flat minima. We further find that, in particular, the choice of optimisers is a main driver of the sharpness of minima and we discuss resulting limitations with respect to comparability. Our code, trained model states and loss landscape visualisations are publicly available.
• Abstract（参考訳）: 深いニューラルネットワークの文脈における損失最小値のシャープさと一般化の相関は、長い間議論されてきた。 コンピュータビジョンの領域で選択されたベンチマークデータセットの文脈において主に研究されているが、DCASE2020チャレンジデータの音声シーン分類タスクにおけるこの側面について検討する。 本解析は, 2次元フィルタ正規化可視化と派生シャープネス測度に基づいている。 我々の探索分析では、フラットなミニマよりもシャープなミニマの方が、フラットなミニマよりも優れた一般化を示す傾向が示されている。 さらに、特に、オプティマイザの選択がミニマの鋭さの主要な要因であることに気付き、可視性に関して結果の限界について議論する。 私たちのコード、トレーニングされたモデル状態、損失ランドスケープの可視化が公開されています。

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