論文の概要: From the Loss Landscape to Diverse Feature Learning in Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.28948v1
- Date: Fri, 28 Aug 2026 23:38:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-01 18:31:30.792722
- Title: From the Loss Landscape to Diverse Feature Learning in Neural Networks
- Title（参考訳）: ロスランドスケープからニューラルネットワークにおける多言語特徴学習へ
- Abstract要約: ニューラルネットワークは、学術的な好奇心から国家市場への移行へと成長してきた。
研究とデプロイメントの両方でこの爆発はあったが、どのようにソリューションを実現するかは、比較的理解されていない。
この論文は、ロスランドスケープにおけるこの特別な構造を解明し、説明し、活用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Over the course of the last decade, neural networks have grown from an academic curiosity to moving the markets of nations. Despite this explosion in both research and deployment, relatively little is understood about how they achieve the solutions they do. This is both scientifically relevant, and pressing for society. When neural networks make decisions across self-driving, construction, law, hiring and health, there have been and will continue to be unintended consequences. However, attempting to generalize the failures of the largest and most important production systems makes for a very difficult task. Yet signs of these failures exist at all scales of neural networks, so we should be able to study a much more tractable setting. All neural networks must undergo an optimization process, called training, to be useful. To a great degree, understanding neural networks is understanding their optimization: through what process and exposure to which data did they arrive at their results. Yet our knowledge on this topic as a field is quite imprecise. In particular, a curious phenomenon called mode connectivity, the ability to connect neural networks in the loss surface, defies explanation entirely. This dissertation elucidates, explains and exploits this special structure in the loss landscape...
- Abstract（参考訳）: 過去10年間で、ニューラルネットワークは学術的な好奇心から国家市場への移行へと成長してきた。
研究とデプロイメントの両方でこの爆発はあったが、どのようにソリューションを実現するかは、比較的理解されていない。
これは科学的に関係があり、社会に圧力をかけている。
ニューラルネットワークが自動運転、建設、法律、雇用、健康にまたがって決定を下すと、意図しない結果が続きます。
しかし、最大かつ最も重要な生産システムの失敗を一般化しようとすると、非常に難しい作業になる。
しかし、これらの障害の兆候はニューラルネットワークのあらゆる規模に存在するので、もっと複雑な設定を研究できるはずです。
すべてのニューラルネットワークは、トレーニングと呼ばれる最適化プロセスを実行しなければなりません。
ニューラルネットワークを理解することは、その最適化を理解することです。
しかし、この分野としてのこのトピックに関する私たちの知識は非常に不正確です。
特に、モード接続と呼ばれる興味深い現象は、損失面にニューラルネットワークを接続する能力であり、説明を完全に否定している。
この論文は、ロスランドスケープにおけるこの特別な構造を解明し、説明し、活用する。
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