論文の概要: Quantifying Emergence in Neural Networks: Insights from Pruning and Training Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01568v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 03:03:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 03:06:29.169875
• Title: Quantifying Emergence in Neural Networks: Insights from Pruning and Training Dynamics
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークにおける創発性の定量化:プルーニングとトレーニングダイナミクスからの洞察
• Authors: Faisal AlShinaifi, Zeyad Almoaigel, Johnny Jingze Li, Abdulla Kuleib, Gabriel A. Silva,
• Abstract要約: ネットワーク内の単純なコンポーネントの相互作用から複雑な振る舞いが発達する創発性は、機能強化において重要な役割を担います。 本稿では,トレーニングプロセス中の出現を計測し,ネットワーク性能に与える影響を定量的に検討する枠組みを提案する。 我々の仮説は、アクティブノードと非アクティブノードの接続によって定義される出現度が、ネットワークにおける創発的行動の発生を予測することができることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Emergence, where complex behaviors develop from the interactions of simpler components within a network, plays a crucial role in enhancing neural network capabilities. We introduce a quantitative framework to measure emergence during the training process and examine its impact on network performance, particularly in relation to pruning and training dynamics. Our hypothesis posits that the degree of emergence, defined by the connectivity between active and inactive nodes, can predict the development of emergent behaviors in the network. Through experiments with feedforward and convolutional architectures on benchmark datasets, we demonstrate that higher emergence correlates with improved trainability and performance. We further explore the relationship between network complexity and the loss landscape, suggesting that higher emergence indicates a greater concentration of local minima and a more rugged loss landscape. Pruning, which reduces network complexity by removing redundant nodes and connections, is shown to enhance training efficiency and convergence speed, though it may lead to a reduction in final accuracy. These findings provide new insights into the interplay between emergence, complexity, and performance in neural networks, offering valuable implications for the design and optimization of more efficient architectures.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク内の単純なコンポーネントの相互作用から複雑な振る舞いが発展するEmergenceは、ニューラルネットワーク機能を強化する上で重要な役割を果たす。 本稿では,トレーニング過程の出現を定量的に測定し,ネットワーク性能,特に刈り取りとトレーニングのダイナミクスとの関連性について検討する。 我々の仮説は、アクティブノードと非アクティブノードの接続によって定義される出現度が、ネットワークにおける創発的行動の発生を予測することができることを示唆している。 ベンチマークデータセット上のフィードフォワードおよび畳み込みアーキテクチャの実験を通じて、より高い出現率とトレーニング容易性とパフォーマンスの相関が示されている。 さらに,ネットワークの複雑度と損失景観の関係を考察し,局地的な最小値の集中度が増大し,損失景観が悪化することが示唆された。 冗長なノードやコネクションを取り除くことでネットワークの複雑さを低減するPruningは、トレーニング効率と収束速度を向上するが、最終的な精度は低下する可能性がある。 これらの発見は、ニューラルネットワークの出現、複雑さ、パフォーマンスの間の相互作用に関する新たな洞察を与え、より効率的なアーキテクチャの設計と最適化に価値のある意味を提供する。

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