論文の概要: Evaluating the Stability of Deep Learning Latent Feature Spaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11404v2
- Date: Fri, 23 Feb 2024 20:59:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-27 23:49:28.509920
- Title: Evaluating the Stability of Deep Learning Latent Feature Spaces
- Title（参考訳）: ディープラーニング潜在特徴空間の安定性の評価
- Authors: Ademide O. Mabadeje and Michael J. Pyrcz
- Abstract要約: 本研究では,潜在空間の安定性を評価し,その後の解析における一貫性と信頼性を確保するための新しいワークフローを提案する。
我々はこのワークフローを500のオートエンコーダ実現と3つのデータセットにまたがって実装し、合成シナリオと実世界のシナリオの両方を包含する。
本研究は,潜在特徴空間における固有の不安定性に注目し,これらの不安定性を定量化し解釈するワークフローの有効性を実証するものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: High-dimensional datasets present substantial challenges in statistical
modeling across various disciplines, necessitating effective dimensionality
reduction methods. Deep learning approaches, notable for their capacity to
distill essential features from complex data, facilitate modeling,
visualization, and compression through reduced dimensionality latent feature
spaces, have wide applications from bioinformatics to earth sciences. This
study introduces a novel workflow to evaluate the stability of these latent
spaces, ensuring consistency and reliability in subsequent analyses. Stability,
defined as the invariance of latent spaces to minor data, training
realizations, and parameter perturbations, is crucial yet often overlooked.
Our proposed methodology delineates three stability types, sample,
structural, and inferential, within latent spaces, and introduces a suite of
metrics for comprehensive evaluation. We implement this workflow across 500
autoencoder realizations and three datasets, encompassing both synthetic and
real-world scenarios to explain latent space dynamics. Employing k-means
clustering and the modified Jonker-Volgenant algorithm for class alignment,
alongside anisotropy metrics and convex hull analysis, we introduce adjusted
stress and Jaccard dissimilarity as novel stability indicators.
Our findings highlight inherent instabilities in latent feature spaces and
demonstrate the workflow's efficacy in quantifying and interpreting these
instabilities. This work advances the understanding of latent feature spaces,
promoting improved model interpretability and quality control for more informed
decision-making for diverse analytical workflows that leverage deep learning.
- Abstract（参考訳）: 高次元データセットは、様々な分野にわたる統計的モデリングにおいて重要な課題を示し、効果的な次元削減法を必要とする。
深層学習のアプローチは、複雑なデータから本質的な特徴を抽出し、モデリング、可視化、空間の縮小による圧縮を促進する能力で有名であり、バイオインフォマティクスから地球科学まで幅広い応用がある。
本研究では、これらの潜在空間の安定性を評価し、その後の解析における一貫性と信頼性を保証する新しいワークフローを提案する。
最小データへの潜在空間の不変性、訓練実現、パラメータ摂動といった安定性は重要であり、しばしば見過ごされる。
提案手法は, 3種類の安定型, サンプル, 構造, 推論を潜在空間内に記述し, 包括的評価のための一連の指標を導入する。
私たちはこのワークフローを500のオートエンコーダ実現と3つのデータセットにまたがって実装します。
k-平均クラスタリングと改良されたJonker-Volgenantアルゴリズムを用いて、異方性測定と凸殻解析を行い、新しい安定性指標として調整応力とジャカードの相似性を導入する。
本研究は潜在機能空間における本質的不安定性を強調し,これらの不安定性を定量化し解釈するワークフローの有効性を示す。
この研究は潜在機能空間の理解を促進し、深層学習を活用した多様な分析ワークフローのためのより深い意思決定のためのモデル解釈可能性の向上と品質管理を促進する。
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