論文の概要: Assessing Simplification Levels in Neural Networks: The Impact of Hyperparameter Configurations on Complexity and Sensitivity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16086v1
• Date: Tue, 24 Sep 2024 13:39:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-26 05:46:35.929510
• Title: Assessing Simplification Levels in Neural Networks: The Impact of Hyperparameter Configurations on Complexity and Sensitivity
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークにおける単純化レベルの評価:超パラメータ構成が複雑度と感度に及ぼす影響
• Authors: Huixin Guan,
• Abstract要約: MNISTデータセットを使用して実施された実験は、ハイパーパラメータ、複雑性、感度の関係に関する洞察を提供することを目的としており、ニューラルネットワークにおけるこれらの概念のより深い理論的理解に寄与している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents an experimental study focused on understanding the simplification properties of neural networks under different hyperparameter configurations, specifically investigating the effects on Lempel Ziv complexity and sensitivity. By adjusting key hyperparameters such as activation functions, hidden layers, and learning rate, this study evaluates how these parameters impact the complexity of network outputs and their robustness to input perturbations. The experiments conducted using the MNIST dataset aim to provide insights into the relationships between hyperparameters, complexity, and sensitivity, contributing to a deeper theoretical understanding of these concepts in neural networks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,異なるハイパーパラメータ構成下でのニューラルネットワークの単純化特性の解明に焦点をあて,特にLempel Zivの複雑性と感度への影響について検討する。 アクティベーション関数や隠れ層,学習率などの重要なハイパーパラメータを調整することで,これらのパラメータがネットワーク出力の複雑さや入力摂動に対する頑健性にどのように影響するかを評価する。 MNISTデータセットを使用して実施された実験は、ハイパーパラメータ、複雑性、感度の関係に関する洞察を提供することを目的としており、ニューラルネットワークにおけるこれらの概念のより深い理論的理解に寄与している。

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