論文の概要: An Infinite-Width Analysis on the Jacobian-Regularised Training of a Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03386v2
• Date: Thu, 22 Aug 2024 01:54:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-23 19:45:30.465340
• Title: An Infinite-Width Analysis on the Jacobian-Regularised Training of a Neural Network
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークのジャコビアン正規化学習における無限幅解析
• Authors: Taeyoung Kim, Hongseok Yang,
• Abstract要約: 深部ニューラルネットワークの無限幅限界における最近の理論的分析により、ネットワークの初期化、特徴学習、トレーニングに対する理解が深まりました。 この無限幅解析は、ディープニューラルネットワークのヤコビアンにまで拡張可能であることを示す。 我々は、広い有限ネットワークに対する理論的主張の関連性を実験的に示し、核回帰解の性質を実験的に解析し、ヤコビアン正則化の洞察を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.384951432591492
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent theoretical analysis of deep neural networks in their infinite-width limits has deepened our understanding of initialisation, feature learning, and training of those networks, and brought new practical techniques for finding appropriate hyperparameters, learning network weights, and performing inference. In this paper, we broaden this line of research by showing that this infinite-width analysis can be extended to the Jacobian of a deep neural network. We show that a multilayer perceptron (MLP) and its Jacobian at initialisation jointly converge to a Gaussian process (GP) as the widths of the MLP's hidden layers go to infinity and characterise this GP. We also prove that in the infinite-width limit, the evolution of the MLP under the so-called robust training (i.e., training with a regulariser on the Jacobian) is described by a linear first-order ordinary differential equation that is determined by a variant of the Neural Tangent Kernel. We experimentally show the relevance of our theoretical claims to wide finite networks, and empirically analyse the properties of kernel regression solution to obtain an insight into Jacobian regularisation.
• Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークの無限幅限界における最近の理論的分析により、これらのネットワークの初期化、特徴学習、トレーニングに対する理解が深まり、適切なハイパーパラメータを見つけ、ネットワーク重みを学習し、推論を実行するための新しい実践的テクニックがもたらされた。 本稿では、この無限幅解析がディープニューラルネットワークのヤコビアンにまで拡張可能であることを示すことにより、この研究線を広げる。 多層パーセプトロン(MLP)とその初期化時のヤコビアン(英語版)(Jacobian)は、MLPの隠蔽層の幅が無限大に近づき、このGPを特徴付けるため、ガウス過程(英語版)(GP)に合同的に収束することを示す。 また、無限幅極限において、いわゆるロバストトレーニング(すなわちヤコビアン上の正規化器によるトレーニング)の下での MLP の進化は、ニューラル・タンジェント・カーネルの変種によって決定される線形一階常微分方程式によって記述されることを示す。 我々は、広い有限ネットワークに対する理論的主張の関連性を実験的に示し、核回帰解の性質を実験的に解析し、ヤコビアン正則化の洞察を得る。

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