論文の概要: Neural Surveillance: Live-Update Visualization of Latent Training Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15135v2
• Date: Sat, 11 Oct 2025 11:24:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.485909
• Title: Neural Surveillance: Live-Update Visualization of Latent Training Dynamics
• Title（参考訳）: ニューラルサーベイランス:潜在トレーニングダイナミクスのライブ更新可視化
• Authors: Xianglin Yang, Jin Song Dong,
• Abstract要約: SentryCamは、学習を通して隠された表現の進行を追跡する視覚化フレームワークである。 SentryCamは、最小レイテンシで進化する表現空間を高忠実に視覚化する。 本稿では,SentryCamのモデル監査の実用性について,トレーニング不安定性に関するケーススタディを通して実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.042156252825755
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Monitoring the inner state of deep neural networks is essential for auditing the learning process and enabling timely interventions. While conventional metrics like validation loss offer a surface-level view of performance, the evolution of a model's hidden representations provides a deeper, complementary window into its internal dynamics. However, the literature lacks a real-time tool to monitor these crucial internal states. To address this, we introduce SentryCam, a live-update visualization framework that tracks the progression of hidden representations throughout training. SentryCam produces high-fidelity visualizations of the evolving representation space with minimal latency, serving as a powerful dashboard for understanding how a model learns. We quantitatively validate the faithfulness of SentryCam's visualizations across diverse datasets and architectures (ResNet, ViT). Furthermore, we demonstrate SentryCam's practical utility for model auditing through a case study on training instability. We designed an automated auditing system with geometry-based alerts that successfully identified impending model failure up to 7 epochs earlier than was evident from the validation loss curve. SentryCam's flexible framework is easily adaptable, supporting both the exploratory analysis and proactive auditing essential for robust model development. The code is available at https://github.com/xianglinyang/SentryCam.
• Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークの内部状態をモニタリングすることは、学習プロセスの監査とタイムリーな介入を可能にするために不可欠である。 バリデーション損失のような従来のメトリクスはパフォーマンスの面レベルのビューを提供するが、モデルの隠れ表現の進化は、内部のダイナミクスをより深く補完的なウィンドウを提供する。 しかし、これらの重要な内部状態を監視するリアルタイムツールが欠如している。 これを解決するために,隠れた表現の進行を追跡するリアルタイム可視化フレームワークであるSentryCamを紹介した。 SentryCamは、モデルがどのように学習するかを理解するための強力なダッシュボードとして機能し、最小のレイテンシで、進化する表現空間を高忠実に視覚化する。 我々は、さまざまなデータセットやアーキテクチャ(ResNet, ViT)にわたるSentryCamの可視化の忠実さを定量的に検証する。 さらに,モデル監査におけるSentryCamの実用性を,トレーニング不安定性のケーススタディで実証した。 検証損失曲線から明らかなよりも7時間早く予測可能なモデル故障を,幾何に基づく警告を用いた自動監査システムを設計した。 SentryCamのフレキシブルなフレームワークは容易に適応可能で、探索分析と積極的な監査の両方が堅牢なモデル開発に必須である。 コードはhttps://github.com/xianglinyang/SentryCamで公開されている。

関連論文リスト

• Exploring Conditions for Diffusion models in Robotic Control [70.27711404291573]
  我々は,ロボット制御のためのタスク適応型視覚表現を得るために,事前学習したテキスト・画像拡散モデルを活用することを検討する。 テキスト条件をナビゲート的に適用すると、制御タスクにおいて最小あるいは負の利得が得られることがわかった。 本稿では,制御環境に適応する学習可能なタスクプロンプトと,細粒度でフレーム固有の細部をキャプチャする視覚プロンプトを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-17T10:24:14Z)
• No Labels Needed: Zero-Shot Image Classification with Collaborative Self-Learning [0.0]
  視覚言語モデル(VLM)と、事前学習された視覚モデルを用いた伝達学習は、この問題に対処するための有望な手法として現れる。 本稿では,VLMと事前学習した視覚モデルを組み合わせたゼロショット画像分類フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-23T12:54:52Z)
• Foundations and Models in Modern Computer Vision: Key Building Blocks in Landmark Architectures [34.542592986038265]
  本報告では,コンピュータビジョンにおけるキーデザインパターンの進化を,影響力のある6つの論文から分析する。 本稿では,残差接続を導入したResNetについて概説する。 画像パッチのシーケンスにトランスフォーマーアーキテクチャを適用し,新たなパラダイムを確立したビジョントランスフォーマー(ViT)について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-31T09:08:11Z)
• Shortcut Learning Susceptibility in Vision Classifiers [11.599035626374409]
  ショートカット学習は、機械学習モデルが意味のある特徴をキャプチャする代わりに、データの急激な相関を利用する場所である。 本研究では,クラスラベルと位置と強度の相関関係にあるデータセットに意図的にショートカットを導入する。 異なる学習率で学習をショートカットする可能性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-13T10:25:52Z)
• Premonition: Using Generative Models to Preempt Future Data Changes in Continual Learning [63.850451635362425]
  継続的な学習には、データ分散の継続的な変化に対応するためのモデルが必要である。 本稿では,大規模言語モデルと画像生成モデルの組み合わせが有用であることを示す。 トレーニング済みネットワークのバックボーンは、下流の連続学習問題に有用な表現を学習できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T06:29:54Z)
• Data-efficient Large Vision Models through Sequential Autoregression [58.26179273091461]
  限られたデータセットに基づいて,効率的な自己回帰に基づく視覚モデルを構築する。 このモデルは,高レベル・低レベルのセマンティック理解の両方にまたがる視覚的タスクにおいて,その習熟度をいかに達成するかを実証する。 我々の経験的評価は、モデルが様々なタスクに適応する際の機敏さを強調し、パラメータフットプリントの大幅な削減を図った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T13:41:53Z)
• Robust Machine Learning by Transforming and Augmenting Imperfect Training Data [6.928276018602774]
  この論文は、現代の機械学習のいくつかのデータ感度を探求する。 まず、トレーニングデータで測定された事前の人間の識別をMLが符号化するのを防ぐ方法について論じる。 次に、トレーニング中に予測忠実度を提供するが、デプロイ時に信頼性が低い突発的特徴を含むデータから学習する問題について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T20:49:28Z)
• What Makes Pre-Trained Visual Representations Successful for Robust Manipulation? [57.92924256181857]
  照明やシーンテクスチャの微妙な変化の下では,操作や制御作業のために設計された視覚表現が必ずしも一般化されないことがわかった。 創発的セグメンテーション能力は,ViTモデルにおける分布外一般化の強い予測因子であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T18:09:08Z)
• COOLer: Class-Incremental Learning for Appearance-Based Multiple Object Tracking [32.47215340215641]
  本稿では,連続学習研究の範囲を,複数物体追跡(MOT)のためのクラス増分学習に拡張する。 オブジェクト検出器の連続学習のための従来のソリューションは、外見に基づくトラッカーのデータ関連ステージには対応していない。 我々は,Contrastive- and cOntinual-LearningベースのトラッカーであるCOOLerを紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T17:49:48Z)
• VIBR: Learning View-Invariant Value Functions for Robust Visual Control [3.2307366446033945]
  VIBR (View-Invariant Bellman Residuals) は、マルチビュートレーニングと不変予測を組み合わせて、RLベースのビジュモータ制御における分配ギャップを削減する手法である。 視覚摂動の高い複雑なビジュオモータ制御環境において,VIBRは既存の手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-14T14:37:34Z)
• Continual Visual Reinforcement Learning with A Life-Long World Model [55.05017177980985]
  視覚力学モデリングのための新しい連続学習手法を提案する。 まず,タスク固有の潜在ダイナミクスを学習する長寿命世界モデルを紹介する。 そして,探索・保守的行動学習手法を用いて,過去の課題に対する価値推定問題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-12T05:08:03Z)
• Stereo Neural Vernier Caliper [57.187088191829886]
  学習に基づくステレオ3Dオブジェクト検出のための新しいオブジェクト中心フレームワークを提案する。 初期3次元立方体推定値から改良された更新を予測する方法の問題に対処する。 提案手法は,KITTIベンチマークの最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-21T14:36:07Z)
• Crop-Transform-Paste: Self-Supervised Learning for Visual Tracking [137.26381337333552]
  本研究では,十分なトレーニングデータを合成できるCrop-Transform-Paste演算を開発した。 オブジェクトの状態はすべての合成データで知られているので、既存のディープトラッカーは人間のアノテーションなしで日常的に訓練することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-21T07:40:34Z)
• Visual Distant Supervision for Scene Graph Generation [66.10579690929623]
  シーングラフモデルは通常、大量のラベル付きデータを人間のアノテーションで教師付き学習する必要がある。 本研究では,人間ラベルデータを用いずにシーングラフモデルを訓練できる視覚関係学習の新しいパラダイムである視覚遠方監視を提案する。 包括的な実験結果から、我々の遠隔監視モデルは、弱い監督と半監督のベースラインよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-29T06:35:24Z)
• Progressive Self-Guided Loss for Salient Object Detection [102.35488902433896]
  画像中の深層学習に基づくサラエント物体検出を容易にするプログレッシブ自己誘導損失関数を提案する。 我々のフレームワークは適応的に集約されたマルチスケール機能を利用して、健全な物体の探索と検出を効果的に行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-07T07:33:38Z)
• S2RMs: Spatially Structured Recurrent Modules [105.0377129434636]
  モジュール構造とテンポラル構造の両方を同時に活用できる動的構造を利用するための一歩を踏み出します。 我々のモデルは利用可能なビューの数に対して堅牢であり、追加のトレーニングなしで新しいタスクに一般化できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-13T17:44:30Z)
• Learning Invariant Representations for Reinforcement Learning without Reconstruction [98.33235415273562]
  本研究では,表現学習が画像などのリッチな観察からの強化学習を,ドメイン知識や画素再構成に頼ることなく促進する方法について検討する。 シミュレーションメトリクスは、連続MDPの状態間の振る舞いの類似性を定量化する。 修正された視覚的 MuJoCo タスクを用いてタスク関連情報を無視する手法の有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-18T17:59:35Z)
• Laplacian Denoising Autoencoder [114.21219514831343]
  本稿では,新しいタイプの自動符号化器を用いてデータ表現を学習することを提案する。 勾配領域における潜伏クリーンデータを破損させて雑音入力データを生成する。 いくつかのビジュアルベンチマークの実験では、提案されたアプローチでより良い表現が学べることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-30T16:52:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。