論文の概要: Tracing Representation Progression: Analyzing and Enhancing Layer-Wise Similarity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14479v2
- Date: Sat, 01 Feb 2025 19:29:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-04 16:08:17.927114
- Title: Tracing Representation Progression: Analyzing and Enhancing Layer-Wise Similarity
- Title（参考訳）: Tracing Representation Progression: Analyzing and Enhancing Layer-Wise similarity
- Authors: Jiachen Jiang, Jinxin Zhou, Zhihui Zhu,
- Abstract要約: 本研究では,各変圧器の隠蔽層間の表現の類似性について検討する。
層間の表現が正の相関を示し、層が近づくと類似度が増加する。
浅い層の有効性を向上させるためのアライメント・トレーニング手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.17288970927518
- License:
- Abstract: Analyzing the similarity of internal representations has been an important technique for understanding the behavior of deep neural networks. Most existing methods for analyzing the similarity between representations of high dimensions, such as those based on Centered Kernel Alignment (CKA), rely on statistical properties of the representations for a set of data points. In this paper, we focus on transformer models and study the similarity of representations between the hidden layers of individual transformers. In this context, we show that a simple sample-wise cosine similarity metric is capable of capturing the similarity and aligns with the complicated CKA. Our experimental results on common transformers reveal that representations across layers are positively correlated, with similarity increasing when layers get closer. We provide a theoretical justification for this phenomenon under the geodesic curve assumption for the learned transformer. We then show that an increase in representation similarity implies an increase in predicted probability when directly applying the last-layer classifier to any hidden layer representation. We then propose an aligned training method to improve the effectiveness of shallow layer by enhancing the similarity between internal representations, with trained models that enjoy the following properties: (1) more early saturation events, (2) layer-wise accuracies monotonically increase and reveal the minimal depth needed for the given task, (3) when served as multi-exit models, they achieve on-par performance with standard multi-exit architectures which consist of additional classifiers designed for early exiting in shallow layers. To our knowledge, our work is the first to show that one common classifier is sufficient for multi-exit models. We conduct experiments on both vision and NLP tasks to demonstrate the performance of the proposed aligned training.
- Abstract（参考訳）: 内部表現の類似性を分析することは、ディープニューラルネットワークの振る舞いを理解する上で重要な手法である。
CKA(Centered Kernel Alignment)に基づくような、高次元の表現間の類似性を解析するための既存の手法は、データポイントの集合に対する表現の統計的性質に依存している。
本稿では,変圧器モデルに着目し,各変圧器の隠蔽層間の表現の類似性について検討する。
この文脈では、単純なサンプル単位のコサイン類似度メートル法が類似度を捉え、複雑なCKAと整合できることが示される。
共用変圧器における実験結果から, 層間の表現は正の相関性を示し, 層が近づくと類似度が増大することがわかった。
学習した変圧器の測地線曲線の仮定の下で、この現象を理論的に正当化する。
次に,表現類似度の増加は,任意の隠蔽層表現に最終層分類器を直接適用する場合の予測確率の増加を意味することを示す。
そこで我々は,(1) より早期飽和事象,(2) 階層的精度が単調に増加し,与えられたタスクに必要な最小深度を明らかにすること,(3) マルチエクイットモデルとして機能する場合には, 下位層への早期退避用に設計された付加分類器からなる標準マルチエクイットアーキテクチャのオンパー性能を実現することにより, 浅層表現の類似性を向上し, 浅層表現の有効性を向上させるためのアライメントトレーニング手法を提案する。
我々の知る限り、我々の研究は、一つの共通分類器がマルチエグジットモデルに十分であることを示す最初のものである。
視覚とNLPの両方のタスクで実験を行い、提案したアライメントトレーニングの性能を実証する。
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