論文の概要: Exploring the Evolution of Hidden Activations with Live-Update Visualization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15135v1
• Date: Fri, 24 May 2024 01:23:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 18:28:28.285525
• Title: Exploring the Evolution of Hidden Activations with Live-Update Visualization
• Title（参考訳）: ライブ更新可視化による隠れた活動の進化を探る
• Authors: Xianglin Yang, Jin Song Dong,
• Abstract要約: 我々は、トレーニング中に隠された表現の進行を明らかにする自動化されたリアルタイム可視化ツールであるSentryCamを紹介した。 以上の結果から, この可視化は, 基礎的指標と比較して, 学習のダイナミクスをより包括的に把握できることが示唆された。 SentryCamは、タスク転送や破滅的な忘れなど、継続的な学習環境への詳細な分析を容易にすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.377279207342735
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Monitoring the training of neural networks is essential for identifying potential data anomalies, enabling timely interventions and conserving significant computational resources. Apart from the commonly used metrics such as losses and validation accuracies, the hidden representation could give more insight into the model progression. To this end, we introduce SentryCam, an automated, real-time visualization tool that reveals the progression of hidden representations during training. Our results show that this visualization offers a more comprehensive view of the learning dynamics compared to basic metrics such as loss and accuracy over various datasets. Furthermore, we show that SentryCam could facilitate detailed analysis such as task transfer and catastrophic forgetting to a continual learning setting. The code is available at https://github.com/xianglinyang/SentryCam.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークのトレーニングを監視することは、潜在的なデータ異常を特定し、タイムリーな介入を可能にし、重要な計算資源を保存するために不可欠である。 損失やバリデーションの精度といった一般的に使用される指標とは別に、隠れた表現はモデルの進行についてより深い洞察を与える可能性がある。 この目的のために、トレーニング中に隠された表現の進行を可視化する自動化されたリアルタイム可視化ツールであるSentryCamを紹介した。 本結果から, この可視化は, 各種データセットの損失や精度といった基本的な指標と比較して, 学習のダイナミクスをより包括的に把握できることを示した。 さらに、SentryCamは、タスク転送や破滅的な忘れ込みなどの詳細な分析を連続的な学習環境に導くことができることを示す。 コードはhttps://github.com/xianglinyang/SentryCamで公開されている。

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