論文の概要: Emergence of Latent Binary Encoding in Deep Neural Network Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08224v1
• Date: Thu, 12 Oct 2023 11:16:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-10-14 11:39:55.217638
• Title: Emergence of Latent Binary Encoding in Deep Neural Network Classifiers
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワーク分類器における潜在バイナリエンコーディングの出現
• Authors: Luigi Sbail\`o and Luca Ghiringhelli
• Abstract要約: ディープ・ニューラル・ネットワーク分類器の潜在空間におけるバイナリエンコーディングの出現を観察する。 バイナリエンコーディングにより,単純なETFへの収束が促進され,分類精度が向上することを示す。
• 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: We observe the emergence of binary encoding within the latent space of deep-neural-network classifiers. Such binary encoding is induced by introducing a linear penultimate layer, which is equipped during training with a loss function that grows as $\exp(\vec{x}^2)$, where $\vec{x}$ are the coordinates in the latent space. The phenomenon we describe represents a specific instance of a well-documented occurrence known as \textit{neural collapse}, which arises in the terminal phase of training and entails the collapse of latent class means to the vertices of a simplex equiangular tight frame (ETF). We show that binary encoding accelerates convergence toward the simplex ETF and enhances classification accuracy.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク分類器の潜在空間におけるバイナリエンコーディングの出現を観察した。 このようなバイナリエンコーディングは、トレーニング中に$\exp(\vec{x}^2)$として成長する損失関数を持つ線形ペナルティメート層を導入することによって引き起こされる。 我々が記述した現象は、訓練の終末期に発生し、単純等角タイトフレーム(etf)の頂点に潜在クラス平均の崩壊を伴い、よく文書化された事象である \textit{neural collapse} の特定の例を表している。 バイナリエンコーディングは、単純なetfへの収束を加速し、分類精度を向上させる。

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