論文の概要: The Good, The Efficient and the Inductive Biases: Exploring Efficiency in Deep Learning Through the Use of Inductive Biases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09827v1
• Date: Thu, 14 Nov 2024 22:24:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:37:43.911304
• Title: The Good, The Efficient and the Inductive Biases: Exploring Efficiency in Deep Learning Through the Use of Inductive Biases
• Title（参考訳）: インダクティブ・ビアーゼの有効性と有効性 : インダクティブ・ビアーゼを用いた深層学習の効率化を探る
• Authors: David W. Romero,
• Abstract要約: この論文は、ディープラーニングの効率を高める戦略として、帰納的バイアスの役割を論じている。 第1部では,ディープラーニングアルゴリズムの効率向上のためのツールとして,継続的モデリングについて検討している。 2つ目は、ディープラーニング効率における対称性保存の役割に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.642876234762662
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• Abstract: The emergence of Deep Learning has marked a profound shift in machine learning, driven by numerous breakthroughs achieved in recent years. However, as Deep Learning becomes increasingly present in everyday tools and applications, there is a growing need to address unresolved challenges related to its efficiency and sustainability. This dissertation delves into the role of inductive biases -- particularly, continuous modeling and symmetry preservation -- as strategies to enhance the efficiency of Deep Learning. It is structured in two main parts. The first part investigates continuous modeling as a tool to improve the efficiency of Deep Learning algorithms. Continuous modeling involves the idea of parameterizing neural operations in a continuous space. The research presented here demonstrates substantial benefits for the (i) computational efficiency -- in time and memory, (ii) the parameter efficiency, and (iii) design efficiency -- the complexity of designing neural architectures for new datasets and tasks. The second focuses on the role of symmetry preservation on Deep Learning efficiency. Symmetry preservation involves designing neural operations that align with the inherent symmetries of data. The research presented in this part highlights significant gains both in data and parameter efficiency through the use of symmetry preservation. However, it also acknowledges a resulting trade-off of increased computational costs. The dissertation concludes with a critical evaluation of these findings, openly discussing their limitations and proposing strategies to address them, informed by literature and the author insights. It ends by identifying promising future research avenues in the exploration of inductive biases for efficiency, and their wider implications for Deep Learning.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの出現は、ここ数年で達成された多くのブレークスルーによって引き起こされた、機械学習の大幅なシフトを象徴している。 しかし、Deep Learningが日常のツールやアプリケーションにますます普及するにつれて、その効率性と持続可能性に関する未解決の課題に対処する必要がある。 この論文は、ディープラーニングの効率を高める戦略として、帰納的バイアス(特に継続的モデリングと対称性の保存)の役割を論じている。 主に2つの部分に分かれている。 第1部では,ディープラーニングアルゴリズムの効率向上のためのツールとして,継続的モデリングについて検討している。 連続モデリングには、連続空間におけるニューラル操作のパラメータ化という考え方が含まれる。 ここで紹介した研究は、その大きなメリットを実証している。 i) 計算効率 -- 時間と記憶において。 (ii)パラメータ効率、及び (iii) 設計効率 -- 新しいデータセットとタスクのためのニューラルアーキテクチャを設計する際の複雑さ。 2つ目は、ディープラーニング効率における対称性保存の役割に焦点を当てている。 対称性保存は、データ固有の対称性に沿った神経操作を設計することを含む。 本項で示す研究は, 対称性の保存によるデータとパラメータ効率の両面で有意な向上を示すものである。 しかし、計算コストの増加によるトレードオフも認めている。 論文はこれらの発見を批判的に評価し、その限界を公然と議論し、それらに対処するための戦略を提案し、文献や著者の洞察によって知らされた。 それは、効率性のための帰納的バイアスの探索における将来的な研究の道のりと、ディープラーニングに対するより広い意味を見出すことで終わる。

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