Simplicity Bias of Transformers in Learning Low Sensitivity Functions

Kernkonzepte

Transformers exhibit a low-sensitivity bias, leading to improved robustness and generalization across various tasks.

Zusammenfassung

Transformers excel in accuracy and robustness in various domains.
Understanding the simplicity bias and spectral bias of transformers is crucial.
Sensitivity to random input changes is a key metric for simplicity bias.
Lower sensitivity in transformers correlates with improved robustness.
Synthetic datasets and experiments demonstrate the low-sensitivity bias in transformers.
Comparison with MLPs, CNNs, and LSTMs highlights the low-sensitivity bias in transformers.
Lower sensitivity in transformers leads to better performance on CIFAR-10-C dataset.
Regularization for lower sensitivity enhances robustness in transformers.
Low sensitivity in transformers correlates with flatter minima, indicating improved generalization.

Statistiken

Transformers zeigen eine niedrigere Empfindlichkeit als alternative Architekturen wie MLPs, CNNs und LSTMs.
Sensitivität ist ein Schlüsselmaß für die Einfachheitsverzerrung von Transformers.

Zitate

"Transformers haben eine niedrigere Empfindlichkeit als alternative Architekturen."
"Die Sensitivität ist ein Schlüsselmaß für die Einfachheitsverzerrung von Transformers."

Wichtige Erkenntnisse aus

Simplicity Bias of Transformers to Learn Low Sensitivity Functions

by Bhavya Vasud... um arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.06925.pdf

Tiefere Fragen

Wie beeinflusst die niedrige Sensitivität von Transformers ihre Leistung in komplexen Datensätzen?

Die niedrige Sensitivität von Transformers hat einen signifikanten Einfluss auf ihre Leistung in komplexen Datensätzen. Durch die Präferenz für das Lernen von Funktionen mit geringer Sensitivität zeigen Transformers eine Tendenz, stabile und konsistente Vorhersagen zu treffen, auch bei störenden oder unvorhergesehenen Änderungen in den Eingabedaten. Dies ermöglicht es den Modellen, sich weniger stark von einzelnen Datenpunkten oder Rauschen beeinflussen zu lassen, was insgesamt zu einer zuverlässigeren Leistung führt. In komplexen Datensätzen, die eine Vielzahl von Merkmalen und Variationen aufweisen, kann die niedrige Sensitivität dazu beitragen, dass Transformers robustere und konsistentere Ergebnisse erzielen, selbst in Umgebungen mit hoher Varianz und Komplexität.

Welche Auswirkungen hat die niedrige Sensitivität von Transformers auf ihre Fähigkeit zur Generalisierung?

Die niedrige Sensitivität von Transformers hat positive Auswirkungen auf ihre Fähigkeit zur Generalisierung. Indem Transformers Funktionen mit geringer Sensitivität bevorzugen, neigen sie dazu, Muster und Strukturen in den Daten zu erfassen, die konsistent und stabil sind, selbst bei neuen oder unerwarteten Eingaben. Dies führt zu einer verbesserten Fähigkeit der Modelle, auf unbekannte Daten zu verallgemeinern und konsistente Vorhersagen zu treffen, auch in Situationen, in denen die Daten leicht variieren oder gestört sind. Die niedrige Sensitivität trägt somit dazu bei, dass Transformers robuste und generalisierbare Modelle sind, die auch auf neue Datensätze gut übertragen werden können.

Inwiefern kann die niedrige Sensitivität von Transformers zu einer verbesserten Robustheit beitragen?

Die niedrige Sensitivität von Transformers kann wesentlich zur verbesserten Robustheit der Modelle beitragen. Indem Transformers Funktionen mit geringer Sensitivität lernen, sind sie weniger anfällig für Rauschen, Störungen oder unerwartete Variationen in den Daten. Dies führt zu einer erhöhten Fähigkeit der Modelle, konsistente und zuverlässige Vorhersagen zu treffen, auch in schwierigen oder unvorhergesehenen Situationen. Die niedrige Sensitivität kann dazu beitragen, dass Transformers widerstandsfähiger gegenüber verschiedenen Arten von Störungen und Korruptionen sind, was letztendlich zu einer verbesserten Robustheit und Zuverlässigkeit der Modelle führt.