論文の概要: What Causes Polysemanticity? An Alternative Origin Story of Mixed
Selectivity from Incidental Causes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03096v3
- Date: Tue, 13 Feb 2024 06:26:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-14 12:13:18.715942
- Title: What Causes Polysemanticity? An Alternative Origin Story of Mixed
Selectivity from Incidental Causes
- Title（参考訳）: ポリセマンティクスの原因は何か?
偶発的原因からの混合選択性の代替的起源物語
- Authors: Victor Lecomte, Kushal Thaman, Rylan Schaeffer, Naomi Bashkansky,
Trevor Chow, Sanmi Koyejo
- Abstract要約: 一連の無関係な特徴を活性化するポリセマンティックニューロンは、タスク最適化されたディープネットワークの解釈可能性に対する重要な障害と見なされている。
データ内のすべての特徴を表現できるニューロンが多数存在する場合でも、多義性は偶発的に起こる可能性があることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.623741848860037
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Polysemantic neurons -- neurons that activate for a set of unrelated features
-- have been seen as a significant obstacle towards interpretability of
task-optimized deep networks, with implications for AI safety. The classic
origin story of polysemanticity is that the data contains more ``features" than
neurons, such that learning to perform a task forces the network to co-allocate
multiple unrelated features to the same neuron, endangering our ability to
understand networks' internal processing. In this work, we present a second and
non-mutually exclusive origin story of polysemanticity. We show that
polysemanticity can arise incidentally, even when there are ample neurons to
represent all features in the data, a phenomenon we term \textit{incidental
polysemanticity}. Using a combination of theory and experiments, we show that
incidental polysemanticity can arise due to multiple reasons including
regularization and neural noise; this incidental polysemanticity occurs because
random initialization can, by chance alone, initially assign multiple features
to the same neuron, and the training dynamics then strengthen such overlap. Our
paper concludes by calling for further research quantifying the
performance-polysemanticity tradeoff in task-optimized deep neural networks to
better understand to what extent polysemanticity is avoidable.
- Abstract（参考訳）: 一連の無関係な特徴を活性化するポリセマンティックニューロンは、タスク最適化されたディープネットワークの解釈可能性に対する重要な障害であり、AIの安全性に影響を及ぼすと考えられている。
多意味性の古典的な起源の物語は、データはニューロンよりも「機能」が多く含まれており、タスクを実行するための学習は、ネットワークが複数の無関係な特徴を同じニューロンに同時配置させ、ネットワークの内部処理を理解する能力を危険にさらす。
本研究では,多意味性という2つ目の,非相互排他的起源を提示する。
本研究は,全特徴を表わすニューロンが多数存在する場合でも,偶発的に多意味性が発生することを示し,その現象を「textit{incidental polysemanticity}」という。
理論と実験の組み合わせを用いて、正則化やニューラルノイズなどの複数の理由により偶発的多意味性が生じることを示し、この偶発的多意味性は、ランダム初期化が偶然に同じニューロンに複数の特徴を割り当てることができ、訓練力学がそのような重なり合いを強めることから生じる。
本稿は,タスク最適化深層ニューラルネットワークの性能-多意味性トレードオフを定量化し,多意味性がどの程度回避可能かをより理解するためのさらなる研究を呼び掛けた。
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