論文の概要: Normalized Space Alignment: A Versatile Metric for Representation Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04512v1
• Date: Thu, 07 Nov 2024 08:10:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:38:00.458054
• Title: Normalized Space Alignment: A Versatile Metric for Representation Analysis
• Title（参考訳）: 正規化空間アライメント:表現分析のためのバーサタイル計量
• Authors: Danish Ebadulla, Aditya Gulati, Ambuj Singh,
• Abstract要約: 正規化空間アライメント(NSA)と呼ばれるニューラルネットワーク表現のための多様体解析手法を提案する。 NSAは、同じソースから派生し、同じ大きさの2つの点雲間のペアワイズ距離を比較し、異なる次元を持つ可能性がある。 NSAは分析ツールと差別化可能な損失関数の両方として機能し、表現の比較と調整の堅牢な手段を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9831489366502302
• License:
• Abstract: We introduce a manifold analysis technique for neural network representations. Normalized Space Alignment (NSA) compares pairwise distances between two point clouds derived from the same source and having the same size, while potentially possessing differing dimensionalities. NSA can act as both an analytical tool and a differentiable loss function, providing a robust means of comparing and aligning representations across different layers and models. It satisfies the criteria necessary for both a similarity metric and a neural network loss function. We showcase NSA's versatility by illustrating its utility as a representation space analysis metric, a structure-preserving loss function, and a robustness analysis tool. NSA is not only computationally efficient but it can also approximate the global structural discrepancy during mini-batching, facilitating its use in a wide variety of neural network training paradigms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワーク表現のための多様体解析手法を提案する。 正規化空間アライメント(NSA)は、同じソースから派生し、同じ大きさの2点の雲の対距離を比較し、異なる次元を持つ可能性がある。 NSAは分析ツールと差別化可能な損失関数の両方として機能し、異なるレイヤやモデル間で表現を比較し調整する堅牢な手段を提供する。 類似度測定とニューラルネットワーク損失関数の両方に必要な基準を満たす。 本稿では,表現空間分析指標,構造保存損失関数,頑健性解析ツールとして,NSAの汎用性を示す。 NSAは計算的に効率的であるだけでなく、ミニバッチ中のグローバルな構造的不一致を近似することもできる。

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