論文の概要: On the Robustness of Neural Collapse and the Neural Collapse of
Robustness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07444v1
- Date: Mon, 13 Nov 2023 16:18:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-14 13:48:39.824006
- Title: On the Robustness of Neural Collapse and the Neural Collapse of
Robustness
- Title（参考訳）: 神経崩壊のロバスト性とロバスト性の神経崩壊について
- Authors: Jingtong Su, Ya Shi Zhang, Nikolaos Tsilivis, Julia Kempe
- Abstract要約: ニューラル・コラプス(Neural Collapse)は、ニューラルネットワークのトレーニングの終盤において、特徴ベクトルと分類重みが非常に単純な幾何学的配置(単純度)に収束する奇妙な現象を指す。
これらの単純さの安定性について検討し、単純な構造は小さな対角攻撃によって消失することを示した。
我々は、ロバストな機械学習モデルと非ロバストな機械学習モデルの斬新な特性を識別し、以前の階層とは異なり、摂動データに対する信頼性の高い単純化を維持していることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.80303951699936
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neural Collapse refers to the curious phenomenon in the end of training of a
neural network, where feature vectors and classification weights converge to a
very simple geometrical arrangement (a simplex). While it has been observed
empirically in various cases and has been theoretically motivated, its
connection with crucial properties of neural networks, like their
generalization and robustness, remains unclear. In this work, we study the
stability properties of these simplices. We find that the simplex structure
disappears under small adversarial attacks, and that perturbed examples "leap"
between simplex vertices. We further analyze the geometry of networks that are
optimized to be robust against adversarial perturbations of the input, and find
that Neural Collapse is a pervasive phenomenon in these cases as well, with
clean and perturbed representations forming aligned simplices, and giving rise
to a robust simple nearest-neighbor classifier. By studying the propagation of
the amount of collapse inside the network, we identify novel properties of both
robust and non-robust machine learning models, and show that earlier, unlike
later layers maintain reliable simplices on perturbed data.
- Abstract（参考訳）: 神経崩壊(neural collapse)とは、ニューラルネットワークのトレーニングの最後に発生する奇妙な現象のことであり、特徴ベクトルと分類重みが非常に単純な幾何学的配列(単純集合)に収束する。
様々なケースで実証的に観測され、理論的には動機づけられているが、その一般化や堅牢性など、ニューラルネットワークの重要な特性との関連性はいまだに不明である。
本研究では,これらの単純化の安定性について検討する。
単純な頂点構造は、小さな逆攻撃によって消失し、単純な頂点間の乱れの例は「ピーク」となる。
さらに、入力の対向的摂動に対して頑健に最適化されたネットワークの幾何学を解析し、ニューラル・コラプスはこれらの場合においても広汎な現象であり、クリーンで摂動的な表現が整列した単純化を形成し、頑健な単純な近傍分類器を生み出すことを発見した。
ネットワーク内の崩壊量の伝播を研究することにより、ロバスト機械学習モデルと非ロバスト機械学習モデルの両方の新たな特性を同定し、後続の層とは異なり、摂動データに対する信頼性の高い簡易性を維持することを示す。
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