過剰パラメタリゼーションからの幾何学的正則化【JST・京大機械翻訳】

Teague Nicholas J.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207134966600 整理番号：22P0291888

過剰パラメタリゼーションからの幾何学的正則化【JST・京大機械翻訳】

Geometric Regularization from Overparameterization

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発行年： 2022年02月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年09月25日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

損失値に関連する重み集合の分布の体積は,超球面によって実証された幾何学的図形に対する次元増加に伴う収縮体積の現象による,過パラメタリゼーションからの陰的正則化の源になる。著者らは,訓練経路に沿って利用可能なポテンシャル重み集合更新の分布の固有次元の縮小から生じる類似特性を考慮することによって,幾何学的正則化予測と抽出を導入し,そこでは,大域的極小値に近づくとき,体積の逆次元曲線ピークを横断して,その分布が,幾何学的正則化を再出現させることができるならば,その分布が,体積の逆次元曲線ピークを横断するならば,この二重降下現象に対する説明に,その説明を,導入するものであることを記したものである。”その特徴”を,訓練経路に沿って利用可能な,ポテンシャル重み集合更新の分布の縮小固有次元から生ずる,類似した特性を考慮することによって,その二重降下現象の説明に,その幾何学的正則化予測と抽出を,導入した。データ忠実度表現の複雑さが,モデル容量二重降下補間閾値にどのように影響するかを例証した。異なる幾何学的形状から生じるエポックおよびモデル容量二重降下曲線の存在は,次元的に調整したn-球体積対応を有する閉じたn-多様体の普遍性を意味する可能性がある。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , システム・制御理論一般 , 人工知能 , 数値計算

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