論文の概要: SensLI: Sensitivity-Based Layer Insertion for Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15995v2
• Date: Mon, 16 Jun 2025 21:12:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-18 17:34:59.004566
• Title: SensLI: Sensitivity-Based Layer Insertion for Neural Networks
• Title（参考訳）: SensLI: ニューラルネットワークのための感度ベース層挿入
• Authors: Leonie Kreis, Evelyn Herberg, Frederik Köhne, Anton Schiela, Roland Herzog,
• Abstract要約: ニューラルネットワークのトレーニングプロセス中に新しいレイヤを挿入するための体系的なアプローチを提案する。 本手法では,トレーニング前に固定ネットワークサイズを選択する必要がなくなる。 提案手法は, 感度ベース層挿入法 (SensLI) により, トレーニング損失とテスト誤差の改善を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36157708183789494
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The training of neural networks requires tedious and often manual tuning of the network architecture. We propose a systematic approach to inserting new layers during the training process. Our method eliminates the need to choose a fixed network size before training, is numerically inexpensive to execute and applicable to various architectures including fully connected feedforward networks, ResNets and CNNs. Our technique borrows ideas from constrained optimization and is based on first-order sensitivity information of the loss function with respect to the virtual parameters that additional layers, if inserted, would offer. In numerical experiments, our proposed sensitivity-based layer insertion technique (SensLI) exhibits improved performance on training loss and test error, compared to training on a fixed architecture, and reduced computational effort in comparison to training the extended architecture from the beginning. Our code is available on https://github.com/mathemml/SensLI.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークのトレーニングには、面倒でしばしば手動でネットワークアーキテクチャをチューニングする必要がある。 トレーニングプロセス中に新しいレイヤを挿入するための体系的なアプローチを提案する。 本手法は,トレーニング前に固定ネットワークサイズを選択する必要がなく,完全に接続されたフィードフォワードネットワークやResNet,CNNなど,さまざまなアーキテクチャに適用可能な数値的に安価である。 本手法は,制約付き最適化からアイデアを借用し,付加層が提案する仮想パラメータに対する損失関数の1次感度情報に基づく。 数値実験において,提案した感度ベース層挿入技術(SensLI)は,固定アーキテクチャのトレーニングに比べてトレーニング損失とテスト誤差が向上し,拡張アーキテクチャのトレーニングを最初から行うよりも計算労力が削減された。 私たちのコードはhttps://github.com/mathemml/SensLIで利用可能です。

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