論文の概要: Exploring Cross-model Neuronal Correlations in the Context of Predicting Model Performance and Generalizability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08448v2
- Date: Sun, 25 Aug 2024 06:51:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-27 20:30:25.445874
- Title: Exploring Cross-model Neuronal Correlations in the Context of Predicting Model Performance and Generalizability
- Title（参考訳）: 予測モデル性能と一般化可能性の文脈におけるクロスモデル神経相関の探索
- Authors: Haniyeh Ehsani Oskouie, Lionel Levine, Majid Sarrafzadeh,
- Abstract要約: 本稿では,新しいモデルを用いたモデルの性能評価手法を提案する。
提案手法は,1つのネットワーク内の各ニューロンに対して,類似の出力を生成する他のネットワークにニューロンが存在するかどうかを判定することにより相関性を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6708879445664584
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: As Artificial Intelligence (AI) models are increasingly integrated into critical systems, the need for a robust framework to establish the trustworthiness of AI is increasingly paramount. While collaborative efforts have established conceptual foundations for such a framework, there remains a significant gap in developing concrete, technically robust methods for assessing AI model quality and performance. A critical drawback in the traditional methods for assessing the validity and generalizability of models is their dependence on internal developer datasets, rendering it challenging to independently assess and verify their performance claims. This paper introduces a novel approach for assessing a newly trained model's performance based on another known model by calculating correlation between neural networks. The proposed method evaluates correlations by determining if, for each neuron in one network, there exists a neuron in the other network that produces similar output. This approach has implications for memory efficiency, allowing for the use of smaller networks when high correlation exists between networks of different sizes. Additionally, the method provides insights into robustness, suggesting that if two highly correlated networks are compared and one demonstrates robustness when operating in production environments, the other is likely to exhibit similar robustness. This contribution advances the technical toolkit for responsible AI, supporting more comprehensive and nuanced evaluations of AI models to ensure their safe and effective deployment. Code is available at https://github.com/aheldis/Cross-model-correlation.git.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)モデルが重要なシステムに統合されるにつれて、AIの信頼性を確立するための堅牢なフレームワークの必要性がますます高まっている。
共同作業はそのようなフレームワークの概念的な基盤を確立してきましたが、AIモデルの品質とパフォーマンスを評価する技術的に堅牢な方法を開発する上で、依然として大きなギャップがあります。
モデルの妥当性と一般化性を評価する従来の方法における重大な欠点は、内部の開発者データセットに依存していることだ。
本稿では,ニューラルネットワーク間の相関関係を計算し,他の既知のモデルに基づく新たなトレーニングモデルの性能評価手法を提案する。
提案手法は,1つのネットワーク内の各ニューロンに対して,類似の出力を生成する他のネットワークにニューロンが存在するかどうかを判定することにより相関性を評価する。
このアプローチはメモリ効率に影響を及ぼし、異なるサイズのネットワーク間で高い相関関係が存在する場合、より小さなネットワークを使用することができる。
さらに、本手法はロバスト性に関する洞察を提供し、2つの高相関ネットワークを比較し、本番環境で運用する場合にロバスト性を示すとすると、他方も同様のロバスト性を示す可能性が高いことを示唆している。
このコントリビューションは、責任あるAIのための技術ツールキットを推進し、より包括的でニュアンスなAIモデルの評価をサポートし、安全で効果的なデプロイメントを保証する。
コードはhttps://github.com/aheldis/Cross-model-correlation.gitで公開されている。
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