Deep networks training and generalization: insights from linearization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Bien qu'ils soient capables de représenter des fonctions très complexes, les réseaux de neurones profonds sont entraînés à l'aide de variations autour de la descente de gradient, un algorithme qui est basé sur une simple linéarisation de la fonction de coût à chaque itération lors de l'entrainement. Dans cette thèse, nous soutenons qu'une approche prometteuse pour élaborer une théorie générale qui expliquerait la généralisation des réseaux de neurones, est de s'inspirer d'une analogie avec les modèles linéaires, en étudiant le développement de Taylor au premier ordre qui relie des pas dans l'espace des paramètres à des modifications dans l'espace des fonctions. \n \nCette thèse par article comprend 3 articles ainsi qu'une bibliothèque logicielle. La bibliothèque NNGeometry (chapitre 3) sert de fil rouge à l'ensemble des projets, et introduit une Interface de Programmation Applicative (API) simple pour étudier la dynamique d'entrainement linéarisée de réseaux de neurones, en exploitant des méthodes récentes ainsi que de nouvelles accélérations algorithmiques. Dans l'article EKFAC (chapitre 4), nous proposons une approchée de la Matrice d'Information de Fisher (FIM), utilisée dans l'algorithme d'optimisation du gradient naturel. Dans l'article Lazy vs Hasty (chapitre 5), nous comparons la fonction obtenue par dynamique d'entrainement linéarisée (par exemple dans le régime limite du noyau tangent (NTK) à largeur infinie), au régime d'entrainement réel, en utilisant des groupes d'exemples classés selon différentes notions de difficulté. Dans l'article NTK alignment (chapitre 6), nous révélons un effet de régularisation implicite qui découle de l'alignement du NTK au noyau cible, au fur et à mesure que l'entrainement progresse.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle