Fugu-MT 論文翻訳(概要): On Learnable Parameters of Optimal and Suboptimal Deep Learning Models

論文の概要: On Learnable Parameters of Optimal and Suboptimal Deep Learning Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11720v1
Date: Wed, 21 Aug 2024 15:50:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-22 16:28:00.782034
Title: On Learnable Parameters of Optimal and Suboptimal Deep Learning Models
Title（参考訳）: 最適・準最適深層学習モデルの学習パラメータについて
Authors: Ziwei Zheng, Huizhi Liang, Vaclav Snasel, Vito Latora, Panos Pardalos, Giuseppe Nicosia, Varun Ojha,
Abstract要約: ディープラーニングモデルの構造的および運用的側面について検討する。本研究は,学習可能なパラメータ(重み)統計,分布,ノード間相互作用,可視化のニュアンスに着目した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.889799048595314
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We scrutinize the structural and operational aspects of deep learning models, particularly focusing on the nuances of learnable parameters (weight) statistics, distribution, node interaction, and visualization. By establishing correlations between variance in weight patterns and overall network performance, we investigate the varying (optimal and suboptimal) performances of various deep-learning models. Our empirical analysis extends across widely recognized datasets such as MNIST, Fashion-MNIST, and CIFAR-10, and various deep learning models such as deep neural networks (DNNs), convolutional neural networks (CNNs), and vision transformer (ViT), enabling us to pinpoint characteristics of learnable parameters that correlate with successful networks. Through extensive experiments on the diverse architectures of deep learning models, we shed light on the critical factors that influence the functionality and efficiency of DNNs. Our findings reveal that successful networks, irrespective of datasets or models, are invariably similar to other successful networks in their converged weights statistics and distribution, while poor-performing networks vary in their weights. In addition, our research shows that the learnable parameters of widely varied deep learning models such as DNN, CNN, and ViT exhibit similar learning characteristics.
Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルの構造的および運用的側面について,特に学習可能なパラメータ(重み)統計,分布,ノード間相互作用,可視化のニュアンスに注目した。重みパターンのばらつきと全体のネットワーク性能の相関関係を定式化することにより,様々な深層学習モデルの最適・準最適性能について検討する。我々の経験分析は、MNIST、Fashion-MNIST、CIFAR-10といった広く知られているデータセットや、ディープニューラルネットワーク(DNN)、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、ビジョントランスフォーマー(ViT)といった様々なディープラーニングモデルにまたがって拡張されており、ネットワークの成功と相関する学習可能なパラメータの特徴を特定できる。ディープラーニングモデルの多様なアーキテクチャに関する広範な実験を通じて、我々はDNNの機能と効率に影響を与える重要な要素に光を当てた。その結果、データセットやモデルに関わらず、成功したネットワークは、収束した重み統計と分布において、他の成功したネットワークと常に類似していることが判明した。さらに,本研究では,DNN,CNN,ViTなどの幅広い深層学習モデルの学習パラメータが類似した学習特性を示すことを示す。

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