論文の概要: Distribution Learning and Its Application in Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05666v8
• Date: Thu, 21 Nov 2024 05:19:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:17:13.110409
• Title: Distribution Learning and Its Application in Deep Learning
• Title（参考訳）: 分散学習と深層学習への応用
• Authors: Binchuan Qi, Wei Gong, Li Li,
• Abstract要約: 本稿では,確率分布学習(PD Learning)と呼ばれる理論学習フレームワークを紹介する。 PD学習は確率分布の学習に重点を置いており、確率の単純さの中で確率変数としてモデル化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.281849820329249
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• Abstract: This paper introduces a novel theoretical learning framework, termed probability distribution learning (PD learning). Departing from the traditional statistical learning framework, PD learning focuses on learning the underlying probability distribution, which is modeled as a random variable within the probability simplex. Within this framework, the optimization objective is learning error, which quantifies the posterior expected discrepancy between the model's predicted distribution and the underlying true distribution, given available sample data and prior knowledge. To optimize the learning error, this paper proposes the necessary conditions for loss functions, models, and optimization algorithms, ensuring that these conditions are all satisfied in real-world machine learning scenarios. Based on these conditions, the non-convex optimization mechanism corresponding to model training can be theoretically resolved. Moreover, the paper provides both model-dependent and model-independent bounds on learning error, offering new insights into the model's fitting ability and generalization capabilities. Furthermore, the paper applies the PD learning framework to elucidate the mechanisms by which various techniques, including random parameter initialization, over-parameterization, and dropout, influence deep model training. Finally, the paper substantiates the key conclusions of the proposed framework through experimental results.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,確率分布学習(PD Learning)と呼ばれる理論学習フレームワークを提案する。 従来の統計学習フレームワークとは別に、PD学習は確率分布の学習に重点を置いている。 このフレームワーク内での最適化の目的は学習エラーであり、モデルが予測した分布と、利用可能なサンプルデータと事前知識の与えられた基礎となる真の分布との間の後続の予測誤差を定量化する。 学習誤差を最適化するために、損失関数、モデル、最適化アルゴリズムに必要な条件を提案し、これらの条件が実世界の機械学習シナリオで満たされることを保証する。 これらの条件に基づき、モデルトレーニングに対応する非凸最適化機構を理論的に解くことができる。 さらに,本論文では,学習エラーに対するモデル依存とモデル非依存の両方のバウンダリを提供し,モデルの適合性と一般化能力に関する新たな洞察を提供する。 さらに,パラメータの初期化,過パラメータ化,ドロップアウトといった様々な手法が深層モデルトレーニングに影響を及ぼすメカニズムを明らかにするために,PD学習フレームワークを適用した。 最後に,提案手法の重要な結論を実験的に検証した。

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