論文の概要: Spectrum Extraction and Clipping for Implicitly Linear Layers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16017v2
• Date: Mon, 07 Oct 2024 12:52:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:41:31.615682
• Title: Spectrum Extraction and Clipping for Implicitly Linear Layers
• Title（参考訳）: 入射線形層に対するスペクトル抽出とクリッピング
• Authors: Ali Ebrahimpour Boroojeny, Matus Telgarsky, Hari Sundaram,
• Abstract要約: 暗黙的に線形作用素のスペクトルを効率よく正確に計算し、制御する上で、自動微分の有効性を示す。 一般的な畳み込み層に対して正しい第1の切り抜き法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.277446818410997
• License:
• Abstract: We show the effectiveness of automatic differentiation in efficiently and correctly computing and controlling the spectrum of implicitly linear operators, a rich family of layer types including all standard convolutional and dense layers. We provide the first clipping method which is correct for general convolution layers, and illuminate the representational limitation that caused correctness issues in prior work. We study the effect of the batch normalization layers when concatenated with convolutional layers and show how our clipping method can be applied to their composition. By comparing the accuracy and performance of our algorithms to the state-of-the-art methods, using various experiments, we show they are more precise and efficient and lead to better generalization and adversarial robustness. We provide the code for using our methods at https://github.com/Ali-E/FastClip.
• Abstract（参考訳）: 我々は,すべての標準畳み込み層と高密度層を含む多層層群である暗黙的に線形作用素のスペクトルを効率よく正確に計算し,制御する上で,自動微分の有効性を示す。 一般的な畳み込み層に対して正しい第1の切り抜き法を提案し, 先行作業の正確性問題の原因となる表現制限を照らし出す。 畳み込み層と結合した場合のバッチ正規化層の効果について検討し, それらの組成にどのようにクリッピング法を適用するかを示した。 アルゴリズムの精度と性能を最先端の手法と比較することにより、様々な実験により、より正確で効率的であることが示され、より一般化と対向ロバスト性の向上につながる。 メソッドを使用するためのコードはhttps://github.com/Ali-E/FastClip.orgで公開しています。

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