論文の概要: How Does Data Diversity Shape the Weight Landscape of Neural Networks?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14602v1
- Date: Fri, 18 Oct 2024 16:57:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-28 17:07:37.562187
- Title: How Does Data Diversity Shape the Weight Landscape of Neural Networks?
- Title（参考訳）: データ多様性はニューラルネットワークの重みランドスケープをどう形作るか?
- Authors: Yang Ba, Michelle V. Mancenido, Rong Pan,
- Abstract要約: 本稿では, ニューラルネットワークのパラメータ空間に対する降雨量, 重量減衰量, 騒音増大の影響について検討する。
我々は、多様なデータが、ドロップアウトと同様の方法で重量景観に影響を与えることを観察する。
合成データにより、実際の入力データにより多くの多様性がもたらされ、アウト・オブ・ディストリビューションテストインスタンスの性能が向上する、と結論付けている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.89287673224661
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To enhance the generalization of machine learning models to unseen data, techniques such as dropout, weight decay ($L_2$ regularization), and noise augmentation are commonly employed. While regularization methods (i.e., dropout and weight decay) are geared toward adjusting model parameters to prevent overfitting, data augmentation increases the diversity of the input training set, a method purported to improve accuracy and calibration error. In this paper, we investigate the impact of each of these techniques on the parameter space of neural networks, with the goal of understanding how they alter the weight landscape in transfer learning scenarios. To accomplish this, we employ Random Matrix Theory to analyze the eigenvalue distributions of pre-trained models, fine-tuned using these techniques but using different levels of data diversity, for the same downstream tasks. We observe that diverse data influences the weight landscape in a similar fashion as dropout. Additionally, we compare commonly used data augmentation methods with synthetic data created by generative models. We conclude that synthetic data can bring more diversity into real input data, resulting in a better performance on out-of-distribution test instances.
- Abstract（参考訳）: 機械学習モデルの一般化を目立たないデータにするために、ドロップアウト、ウェイト崩壊(L_2$正規化)、ノイズ増大といったテクニックが一般的である。
正規化法(すなわち、減量と減量)は、過度な適合を防ぐためのモデルパラメータの調整に向けられているが、データ強化は入力トレーニングセットの多様性を高め、精度と校正誤差を改善するための方法である。
本稿では,これら各手法がニューラルネットワークのパラメータ空間に与える影響について検討し,伝達学習シナリオにおける重み空間をどのように変化させるかを理解することを目的とする。
そこで我々はRandom Matrix Theoryを用いて事前学習したモデルの固有値分布を解析する。
多様なデータが、ドロップアウトと同様の方法で重量景観に影響を与えることを観察する。
さらに,一般的なデータ拡張手法と生成モデルによる合成データとの比較を行った。
合成データにより、実際の入力データにより多くの多様性がもたらされ、アウト・オブ・ディストリビューションテストインスタンスの性能が向上する、と結論付けている。
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