論文の概要: Sensitivity Analysis On Loss Landscape

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01128v1
• Date: Sat, 2 Mar 2024 08:18:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 15:07:55.581229
• Title: Sensitivity Analysis On Loss Landscape
• Title（参考訳）: ロスランドスケープの感度解析
• Authors: Salman Faroz
• Abstract要約: 我々はLoss Landscapeの利点を活用し、どの独立変数が依存変数に影響を与えるかを理解する。 第一、第二、第三の微分も有益であり、独立変数が依存変数に影響を与える範囲を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Gradients can be employed for sensitivity analysis. Here, we leverage the advantages of the Loss Landscape to comprehend which independent variables impact the dependent variable. We seek to grasp the loss landscape by utilizing first, second, and third derivatives through automatic differentiation. we know that Spearman's rank correlation coefficient can detect the monotonic relationship between two variables. However, I have found that second-order gradients, with certain configurations and parameters, provide information that can be visualized similarly to Spearman's results.In our approach, we incorporate a loss function with an activation function, resulting in a non-linear pattern. Each exploration of the loss landscape through retraining yields new valuable information. Furthermore, the first and third derivatives are also beneficial, as they indicate the extent to which independent variables influence the dependent variable.
• Abstract（参考訳）: 感度分析には勾配を用いることができる。 ここでは,損失環境の利点を生かして,どの独立変数が依存変数に影響を与えるかを理解する。 我々は,第1,第2,第3導関数を自動微分により活用し,損失景観の把握を目指す。 スピアマンのランク相関係数は、2つの変数の間の単調な関係を検出できる。 しかし,二階勾配はスピアマンの結果と同様に可視化できる情報を提供しており,本手法では損失関数と活性化関数を組み込んで非線形パターンを生成する。 再訓練によって失われた風景を探索するごとに、新たな貴重な情報が得られる。 さらに、第1および第3の微分もまた、独立変数が依存変数にどの程度影響するかを示すため、有益である。

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