Fugu-MT 論文翻訳(概要): Emergence of Latent Binary Encoding in Deep Neural Network Classifiers

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08224v3
Date: Fri, 1 Mar 2024 19:16:48 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-03-05 20:22:40.385497
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時空間におけるバイナリエンコーディングの出現について検討する。バイナリエンコーディングの出現はネットワークの堅牢性、信頼性、精度を大幅に向上させることを示した。
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 investigate the emergence of binary encoding within the latent space of deep-neural-network classifiers. Such binary encoding is induced by the integration of a linear penultimate layer, which employs during training a loss function specifically designed to compress the latent representations. As a result of a trade-off between compression and information retention, the network learns to assume only one of two possible values for each dimension in the latent space. The binary encoding is provoked by the collapse of all representations of the same class to the same point, which corresponds to the vertex of a hypercube, thereby creating the encoding. We demonstrate that the emergence of binary encoding significantly enhances robustness, reliability and accuracy of the network.
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について検討する。このようなバイナリエンコーディングは、トレーニング中に潜在表現を圧縮するために特別に設計された損失関数を使用する線形垂直層の統合によって誘導される。圧縮と情報保持のトレードオフの結果、ネットワークは潜伏空間の各次元について2つの可能な値のうちの1つを仮定することを学ぶ。二進符号化は、同じクラスのすべての表現が、ハイパーキューブの頂点に対応する同じ点に崩壊することで引き起こされ、符号化が生成される。本稿では,バイナリエンコーディングの出現により,ネットワークのロバスト性,信頼性,精度が著しく向上することを示す。

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