論文の概要: Length independent generalization bounds for deep SSM architectures via Rademacher contraction and stability constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20278v3
• Date: Sat, 24 May 2025 14:52:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:41.60926
• Title: Length independent generalization bounds for deep SSM architectures via Rademacher contraction and stability constraints
• Title（参考訳）: Rademacherの縮約と安定性制約による深部SSMアーキテクチャの長独立一般化境界
• Authors: Dániel Rácz, Mihály Petreczky, Bálint Daróczy,
• Abstract要約: エンハンスタブルなSSMブロックを持つこの種のアーキテクチャを保持でき、入力シーケンスの長さに依存しないPACバウンダリを提供する。 提案手法は,SSMブロックの安定性が増大するにつれてPAC境界が減少するにつれて,安定なSSMブロックの使用を理論的に正当化するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5530212768657544
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many state-of-the-art models trained on long-range sequences, for example S4, S5 or LRU, are made of sequential blocks combining State-Space Models (SSMs) with neural networks. In this paper we provide a PAC bound that holds for these kind of architectures with \emph{stable} SSM blocks and does not depend on the length of the input sequence. Imposing stability of the SSM blocks is a standard practice in the literature, and it is known to help performance. Our results provide a theoretical justification for the use of stable SSM blocks as the proposed PAC bound decreases as the degree of stability of the SSM blocks increases.
• Abstract（参考訳）: 長距離シーケンスでトレーニングされた多くの最先端モデル(S4、S5、LRU)は、ステートスペースモデル(SSM)とニューラルネットワークを組み合わせたシーケンシャルブロックで構成されている。 本稿では, 入力シーケンスの長さに依存しない<emph{stable} SSMブロックで, この種のアーキテクチャを保持できるPACバウンダリを提案する。 SSMブロックの安定性を損なうことは、文学における標準的な慣行であり、パフォーマンスを補助することが知られている。 提案手法は,SSMブロックの安定性が増大するにつれてPAC境界が減少するにつれて,安定なSSMブロックの使用を理論的に正当化するものである。

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