論文の概要: Half-Space Feature Learning in Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04312v1
• Date: Fri, 5 Apr 2024 12:03:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 23:37:10.654470
• Title: Half-Space Feature Learning in Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークにおける半空間特徴学習
• Authors: Mahesh Lorik Yadav, Harish Guruprasad Ramaswamy, Chandrashekar Lakshminarayanan,
• Abstract要約: 現在、ニューラルネットワークの特徴学習には2つの極端な視点がある。 どちらの解釈も、新しい観点からは正しいとは考えにくい。 私たちはこの代替解釈を使って、Deep Linearly Gated Network (DLGN)と呼ばれるモデルを動かす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3249139042158853
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There currently exist two extreme viewpoints for neural network feature learning -- (i) Neural networks simply implement a kernel method (a la NTK) and hence no features are learned (ii) Neural networks can represent (and hence learn) intricate hierarchical features suitable for the data. We argue in this paper neither interpretation is likely to be correct based on a novel viewpoint. Neural networks can be viewed as a mixture of experts, where each expert corresponds to a (number of layers length) path through a sequence of hidden units. We use this alternate interpretation to motivate a model, called the Deep Linearly Gated Network (DLGN), which sits midway between deep linear networks and ReLU networks. Unlike deep linear networks, the DLGN is capable of learning non-linear features (which are then linearly combined), and unlike ReLU networks these features are ultimately simple -- each feature is effectively an indicator function for a region compactly described as an intersection of (number of layers) half-spaces in the input space. This viewpoint allows for a comprehensive global visualization of features, unlike the local visualizations for neurons based on saliency/activation/gradient maps. Feature learning in DLGNs is shown to happen and the mechanism with which this happens is through learning half-spaces in the input space that contain smooth regions of the target function. Due to the structure of DLGNs, the neurons in later layers are fundamentally the same as those in earlier layers -- they all represent a half-space -- however, the dynamics of gradient descent impart a distinct clustering to the later layer neurons. We hypothesize that ReLU networks also have similar feature learning behaviour.
• Abstract（参考訳）: 現在、ニューラルネットワークの特徴学習には2つの極端な視点がある。 二 ニューラルネットワークが単にカーネルメソッド(ラ・NTK)を実装するだけで、そのため特徴が学習されないこと。 (ii) ニューラルネットワークは、データに適した複雑な階層的特徴を表現(そして学習)することができる。 この論文では、どちらの解釈も斬新な視点で正しいとは考えにくいと論じている。 ニューラルネットワークは専門家の混在と見なすことができ、各専門家は隠されたユニットのシーケンスを通した(層の長さの)パスに対応する。 我々は、この代替解釈を用いて、深い線形ネットワークとReLUネットワークの中間に位置するDeep Linearly Gated Network (DLGN)と呼ばれるモデルを動機付ける。 深い線形ネットワークとは異なり、DLGNは非線形特徴(後に線形結合される)を学習でき、ReLUネットワークとは異なりこれらの特徴は究極的には単純であり、各特徴は入力空間内の(層数)ハーフスペースの交叉としてコンパクトに記述された領域の指標関数である。 この視点は、サリエンシ/アクティベーション/グラディエントマップに基づいたニューロンの局所的な可視化とは異なり、機能の包括的なグローバルな可視化を可能にする。 DLGNにおける特徴学習は起こり、そのメカニズムは、対象関数の滑らかな領域を含む入力空間のハーフスペースを学習することである。 DLGNの構造のため、後層のニューロンは基本的に前層のニューロンと同じであり、いずれも半空間を表すが、勾配降下のダイナミクスは後層のニューロンに異なるクラスタリングを与える。 我々は、ReLUネットワークも似たような特徴学習行動を持っていると仮定する。

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