論文の概要: Characterization of topological structures in different neural network architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06286v1
• Date: Mon, 8 Jul 2024 18:02:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 22:13:05.990935
• Title: Characterization of topological structures in different neural network architectures
• Title（参考訳）: 異なるニューラルネットワークアーキテクチャにおける位相構造の解析
• Authors: Paweł Świder,
• Abstract要約: 本研究では,異なるアーキテクチャの表現を解析し,その表現を用いて有効な結果を得る方法を提案する。 これらの手法をResNet, VGG19, ViTアーキテクチャに適用し, 類似点と相違点が認められた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of the most crucial tasks in the future will be to understand what is going on in neural networks, as they will become even more powerful and widely deployed. This work aims to use TDA methods to analyze neural representations. We develop methods for analyzing representations from different architectures and check how one should use them to obtain valid results. Our findings indicate that removing outliers does not have much impact on the results and that we should compare representations with the same number of elements. We applied these methods for ResNet, VGG19, and ViT architectures and found substantial differences along with some similarities. Additionally, we determined that models with similar architecture tend to have a similar topology of representations and models with a larger number of layers change their topology more smoothly. Furthermore, we found that the topology of pre-trained and finetuned models starts to differ in the middle and final layers while remaining quite similar in the initial layers. These findings demonstrate the efficacy of TDA in the analysis of neural network behavior.
• Abstract（参考訳）: 将来的に最も重要な課題の1つは、ニューラルネットワークで何が起きているのかを理解することだ。 この研究は、TDA法を用いて神経表現を分析することを目的としている。 本研究では,異なるアーキテクチャの表現を解析し,その表現を用いて有効な結果を得る方法を提案する。 その結果,外乱除去は結果に大きな影響を与えず,同じ要素数で表現を比較すべきであることが示唆された。 これらの手法をResNet, VGG19, ViTアーキテクチャに適用し, 類似点と相違点が認められた。 さらに、類似したアーキテクチャを持つモデルは、表現のトポロジを持つ傾向があり、多くのレイヤーを持つモデルは、そのトポロジをよりスムーズに変化させる。 さらに、事前訓練されたモデルと微調整されたモデルのトポロジは、中間層と最終層では相変わらず、初期層では相変わらず類似していることが判明した。 これらの結果は,ニューラルネットワークの挙動解析におけるTDAの有効性を示した。

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