論文の概要: Mapping the Multiverse of Latent Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01514v2
• Date: Sat, 1 Jun 2024 09:48:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 19:22:52.109151
• 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）: 17.2089620240192
• 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堅牢性への懸念に対処するために,我々は最近,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的フレームワークであるPRESTOを紹介した。 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。 我々のフレームワークは、多種多様な機械学習手法、(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伏空間を特徴付けるために、永続的ホモロジーを使用し、それぞれの(異なる)相似性と分布に関する統計的理由を測ることができる。 理論的にも実証的にも,我々のパイプラインは遅延表現のコレクションの望ましい特性を保ち,感度解析や異常な埋め込みの検出,あるいはハイパーパラメータ探索空間の効率的かつ効率的なナビゲーションに利用することができる。

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