論文の概要: Mapping the Multiverse of Latent Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01514v1
• Date: Fri, 2 Feb 2024 15:54:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 14:24:48.428083
• Title: Mapping the Multiverse of Latent Representations
• Title（参考訳）: 潜在表現の多元写像
• Authors: Jeremy Wayland, Corinna Coupette, Bastian Rieck
• Abstract要約: PRESTOは、潜在表現に依存する機械学習モデルのマルチバースをマッピングするための、原則化されたフレームワークである。 我々のフレームワークは、多種多様な機械学習手法の組み合わせから生じる潜伏空間を特徴付けるために永続的ホモロジーを使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.799554727838437
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Echoing recent calls to counter reliability and robustness concerns in machine learning via multiverse analysis, we present PRESTO, a principled framework for mapping the multiverse of machine-learning models that rely on latent representations. Although such models enjoy widespread adoption, the variability in their embeddings remains poorly understood, resulting in unnecessary complexity and untrustworthy representations. Our framework uses persistent homology to characterize the latent spaces arising from different combinations of diverse machine-learning methods, (hyper)parameter configurations, and datasets, allowing us to measure their pairwise (dis)similarity and statistically reason about their distributions. As we demonstrate both theoretically and empirically, our pipeline preserves desirable properties of collections of latent representations, and it can be leveraged to perform sensitivity analysis, detect anomalous embeddings, or efficiently and effectively navigate hyperparameter search spaces.
• Abstract（参考訳）: マルチバース分析による機械学習の信頼性とロバスト性に対する最近の要求に反し、潜在表現に依存する多元的機械学習モデルのマッピングのための原則付きフレームワークprestoを提案する。 このようなモデルは広く採用されているが、その埋め込みの多様性は理解されていないままであり、不要な複雑さと信頼できない表現をもたらす。 私たちのフレームワークは、永続ホモロジーを使用して、さまざまな機械学習メソッド、(ハイパー)パラメータ構成、データセットの組み合わせから生じる潜在空間を特徴付け、ペアワイズ(dis)相似性を計測し、その分布を統計的に推論する。 理論的にも実証的にも,本パイプラインは潜在表現の集合の望ましい特性を保存し,感度解析や異常埋め込みの検出,高パラメータ探索空間の効率的かつ効果的にナビゲートに活用できる。

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