Vorhersagbare Extrapolation von Tiefenneuronalen Netzwerken

Konsep Inti

Tiefenneuronale Netzwerke tendieren dazu, bei zunehmend verteilungsfremden Eingaben auf eine konstante Vorhersage zu konvergieren, die oft der optimalen konstanten Lösung (OCS) entspricht.

Abstrak

Die Studie zeigt, dass Vorhersagen von Tiefenneuronalen Netzwerken bei zunehmend verteilungsfremden Eingaben oft zu einem konstanten Wert konvergieren, der oft der optimalen konstanten Lösung (OCS) entspricht - also der Vorhersage, die den durchschnittlichen Verlust über die Trainingsdaten ohne Beobachtung der Eingabe minimiert.
Dies wurde über 8 Datensätze mit verschiedenen Verteilungsverschiebungen, 3 Verlustfunktionen (Kreuzentropie, MSE, Gaußsche NLL) und verschiedene Architekturen (CNNs, Transformer) beobachtet.
Die Autoren erklären dieses Phänomen damit, dass Merkmalsrepräsentationen verteilungsfremder Eingaben tendenziell kleinere Normen aufweisen, was dazu führt, dass der Netzwerkausgang zunehmend von den eingabeunabhängigen Netzwerkkomponenten (z.B. Bias-Vektoren) dominiert wird, die oft nahe der OCS liegen.
Theoretische Analysen für tiefe homogene Netzwerke mit ReLU-Aktivierungen unterstützen diesen Mechanismus. Abschließend zeigen die Autoren, wie man diese Erkenntnisse nutzen kann, um risikoarme Entscheidungsfindung in Gegenwart verteilungsfremder Eingaben zu ermöglichen.

Statistik

Die Norm der Merkmalsrepräsentationen verteilungsfremder Eingaben in späteren Netzwerkschichten ist tendenziell kleiner als die von Eingaben aus der Trainingverteilung.
Der Anteil der Merkmalsrepräsentationen, der im Spannraum der nachfolgenden linearen Schicht liegt, nimmt mit zunehmender Verteilungsverschiebung ab.
Die Akkumulation der Modellkonstanten (z.B. Bias-Terme) nähert sich oft der OCS an.

Kutipan

"Neural networks predictions on high-dimensional OOD inputs tend to revert towards the optimal constant solution."
"As the likelihood of samples from POOD(x) under Ptrain(x) decreases, fˆθ(x) for x ∼ POOD(x) tends to approach f ∗
constant."

Wawasan Utama Disaring Dari

Deep Neural Networks Tend To Extrapolate Predictably

by Katie Kang,A... pada arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.00873.pdf

Pertanyaan yang Lebih Dalam

Welche spezifischen Eigenschaften einer Verteilungsverschiebung bestimmen, in welchem Maße die "Rückkehr zur OCS" auftritt

Die spezifischen Eigenschaften einer Verteilungsverschiebung, die bestimmen, in welchem Maße die "Rückkehr zur OCS" auftritt, umfassen mehrere Aspekte. Zunächst einmal spielt die Distanz zwischen der Trainingsverteilung und der Auswertungsverteilung eine entscheidende Rolle. Je weiter sich die Eingaben von der Trainingsverteilung entfernen, desto wahrscheinlicher ist es, dass das neuronale Netzwerk zu einer konstanten Vorhersage tendiert, die der optimalen konstanten Lösung (OCS) entspricht. Darüber hinaus beeinflusst die Konsistenz der Labels zwischen Trainings- und Auswertungsdaten das Auftreten dieses Phänomens. Wenn es nur geringe Verschiebungen in den Labels gibt, ist die Wahrscheinlichkeit höher, dass das Netzwerk zur OCS zurückkehrt. Ein weiterer wichtiger Faktor ist die Größe des Trainingsdatensatzes und die Qualität der Modellanpassung an diesen Datensatz. Ein gut angepasstes Modell mit einem großen Trainingsdatensatz wird wahrscheinlich eher zur OCS zurückkehren, da es die Trainingsdaten gut generalisiert hat.

Wie lässt sich dieses Phänomen für komplexere mehrstufige Entscheidungsprobleme nutzen

Die Nutzung dieses Phänomens für komplexere mehrstufige Entscheidungsprobleme kann dazu beitragen, risikosensitive Entscheidungen automatisch zu treffen, insbesondere in Situationen, in denen die Eingaben OOD sind. Indem das Modell darauf trainiert wird, die OCS als Referenz für risikoarme Entscheidungen zu verwenden, kann es automatisch vorsichtige Handlungen auswählen, wenn es mit OOD-Eingaben konfrontiert wird. Dies kann in verschiedenen Anwendungen nützlich sein, wie z.B. in der Medizin, Finanzen oder autonomem Fahren, wo die Sicherheit und Zuverlässigkeit der Entscheidungen von entscheidender Bedeutung sind. Durch die gezielte Nutzung der "Rückkehr zur OCS" können Modelle so trainiert werden, dass sie in unsicheren oder unbekannten Situationen konservative Entscheidungen treffen, um potenzielle Risiken zu minimieren.

Wie können Modelle so trainiert werden, dass sie das Verhalten der "Rückkehr zur OCS" gezielt für risikoarme Entscheidungen in der Praxis einsetzen

Um Modelle so zu trainieren, dass sie das Verhalten der "Rückkehr zur OCS" gezielt für risikoarme Entscheidungen in der Praxis einsetzen, ist es wichtig, die OCS entsprechend der gewünschten vorsichtigen Verhaltensweise anzupassen. Dies kann durch die Gestaltung der Verlustfunktion erreicht werden, so dass die OCS mit den gewünschten konservativen Entscheidungen übereinstimmt. Indem die Verlustfunktion so konfiguriert wird, dass sie die OCS in Richtung risikoarmer Entscheidungen ausrichtet, wird das Modell automatisch dazu neigen, vorsichtige Entscheidungen zu treffen, wenn es mit OOD-Eingaben konfrontiert wird. Dieser Ansatz ermöglicht es, das Modell auf eine Weise zu trainieren, die die Sicherheit und Zuverlässigkeit der Entscheidungen in unsicheren Situationen verbessert.