論文の概要: Scale Equivariant Graph Metanetworks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10685v2
• Date: Wed, 30 Oct 2024 12:45:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:22:42.619059
• Title: Scale Equivariant Graph Metanetworks
• Title（参考訳）: スケール同変グラフメタネット
• Authors: Ioannis Kalogeropoulos, Giorgos Bouritsas, Yannis Panagakis,
• Abstract要約: 本稿では,入力が関数自身である学習機能という,新たな機械学習パラダイムについて述べる。 我々は、スケーリング対称性を取り入れたグラフメタネットワーク(メッセージパッシング)パラダイムを適用するフレームワークである、$textitScale Equivariant Graph MetaNetworks - ScaleGMNs$を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.445135424921908
• License:
• Abstract: This paper pertains to an emerging machine learning paradigm: learning higher-order functions, i.e. functions whose inputs are functions themselves, $\textit{particularly when these inputs are Neural Networks (NNs)}$. With the growing interest in architectures that process NNs, a recurring design principle has permeated the field: adhering to the permutation symmetries arising from the connectionist structure of NNs. $\textit{However, are these the sole symmetries present in NN parameterizations}$? Zooming into most practical activation functions (e.g. sine, ReLU, tanh) answers this question negatively and gives rise to intriguing new symmetries, which we collectively refer to as $\textit{scaling symmetries}$, that is, non-zero scalar multiplications and divisions of weights and biases. In this work, we propose $\textit{Scale Equivariant Graph MetaNetworks - ScaleGMNs}$, a framework that adapts the Graph Metanetwork (message-passing) paradigm by incorporating scaling symmetries and thus rendering neuron and edge representations equivariant to valid scalings. We introduce novel building blocks, of independent technical interest, that allow for equivariance or invariance with respect to individual scalar multipliers or their product and use them in all components of ScaleGMN. Furthermore, we prove that, under certain expressivity conditions, ScaleGMN can simulate the forward and backward pass of any input feedforward neural network. Experimental results demonstrate that our method advances the state-of-the-art performance for several datasets and activation functions, highlighting the power of scaling symmetries as an inductive bias for NN processing. The source code is publicly available at https://github.com/jkalogero/scalegmn.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高次関数の学習,すなわち入力が関数自身である関数の学習,特にこれらの入力がニューラルネットワーク(NN)$である場合の$\textit{particularlyについて述べる。 NNを処理するアーキテクチャへの関心が高まり、繰り返し行われる設計原則は、NNのコネクショナリスト構造から生じる置換対称性に固執する分野に浸透した。 しかし、これらはNNパラメータ化に唯一存在する対称性なのだろうか? 最も実用的なアクティベーション関数(例えば、sine, ReLU, tanh)にズームすると、この疑問に否定的な答えが得られ、新しい対称性がもたらされ、これは集合的に $\textit{scaling symmetries}$、すなわち、非ゼロスカラー乗法と重みと偏りの分割である。 本稿では,スケーリング対称性を取り入れたグラフメタネットワーク(メッセージパッシング)パラダイムを適用したフレームワークである$\textit{Scale Equivariant Graph MetaNetworks - ScaleGMNs}$を提案する。 個別のスカラー乗算器や製品に対して等分散や不変性を許容し,ScaleGMNのすべてのコンポーネントで使用することができる,独立した技術的関心を持つ新規なビルディングブロックを導入する。 さらに、ある表現性条件下では、ScaleGMNは入力フィードフォワードニューラルネットワークの前方および後方通過をシミュレートできることを示す。 実験により,提案手法はいくつかのデータセットとアクティベーション関数の最先端性能を向上し,NN処理の帰納バイアスとして対称性のスケーリングのパワーを強調した。 ソースコードはhttps://github.com/jkalogero/scalegmn.comで公開されている。

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