論文の概要: SoK: On Finding Common Ground in Loss Landscapes Using Deep Model Merging Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12927v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 18:14:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:36.56732
• Title: SoK: On Finding Common Ground in Loss Landscapes Using Deep Model Merging Techniques
• Title（参考訳）: SoK:Deep Model Merging法による失われた景観の共通地発見について
• Authors: Arham Khan, Todd Nief, Nathaniel Hudson, Mansi Sakarvadia, Daniel Grzenda, Aswathy Ajith, Jordan Pettyjohn, Kyle Chard, Ian Foster,
• Abstract要約: 本稿では,モデルマージ手法の新たな分類法を提案する。 これらの分野における文献からの反復的な経験的観察を,ロスランドスケープ幾何学の4つの主要な側面のキャラクタリゼーションに用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.013324399289249
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding neural networks is crucial to creating reliable and trustworthy deep learning models. Most contemporary research in interpretability analyzes just one model at a time via causal intervention or activation analysis. Yet despite successes, these methods leave significant gaps in our understanding of the training behaviors of neural networks, how their inner representations emerge, and how we can predictably associate model components with task-specific behaviors. Seeking new insights from work in related fields, here we survey literature in the field of model merging, a field that aims to combine the abilities of various neural networks by merging their parameters and identifying task-specific model components in the process. We analyze the model merging literature through the lens of loss landscape geometry, an approach that enables us to connect observations from empirical studies on interpretability, security, model merging, and loss landscape analysis to phenomena that govern neural network training and the emergence of their inner representations. To systematize knowledge in this area, we present a novel taxonomy of model merging techniques organized by their core algorithmic principles. Additionally, we distill repeated empirical observations from the literature in these fields into characterizations of four major aspects of loss landscape geometry: mode convexity, determinism, directedness, and connectivity. We argue that by improving our understanding of the principles underlying model merging and loss landscape geometry, this work contributes to the goal of ensuring secure and trustworthy machine learning in practice.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークを理解することは、信頼性と信頼性の高いディープラーニングモデルを作成する上で不可欠である。 解釈可能性に関する現代の研究は、因果的介入やアクティベーション分析を通じて、1回に1つのモデルだけを分析する。 しかし、成功にもかかわらず、これらの手法は、ニューラルネットワークのトレーニング行動、内部表現の出現方法、モデルコンポーネントとタスク固有の振る舞いを予測的に関連付ける方法について、我々の理解に大きなギャップを残している。 関連分野の作業からの新しい洞察を探るため、ここでは、パラメータをマージし、プロセス内のタスク固有のモデルコンポーネントを特定することで、さまざまなニューラルネットワークの能力を組み合わせることを目的とした、モデルマージ分野の文献を調査します。 本研究では,損失景観幾何学のレンズを用いて,文献の融合を解析し,解釈可能性,セキュリティ,モデルマージ,損失景観解析に関する経験的研究から,ニューラルネットワークのトレーニングと内部表現の出現を制御した現象までを結合する手法を提案する。 この領域の知識を体系化するために,本研究では,その中心となるアルゴリズム原理によって構成されたモデルマージ手法の新たな分類法を提案する。 さらに,これらの分野の文献からの反復的な経験的観察を,モデム凸性,決定性,指向性,接続性という,損失景観幾何学の4つの主要な側面のキャラクタリゼーションに応用した。 我々は、モデルマージと損失ランドスケープ幾何学の基礎となる原則の理解を深めることによって、この研究は、実践において安全で信頼性の高い機械学習を保証するという目標に寄与する、と論じる。

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