Neural Networks Function-space Parameterization for Sequential Learning at ICLR 2024

核心概念

Neural networks can be converted to function space through a dual parameterization, enabling efficient sequential learning.

摘要

The content discusses the challenges of gradient-based deep learning in sequential learning paradigms and introduces a technique to convert neural networks from weight space to function space. It highlights the benefits of this conversion, such as scalability, retention of prior knowledge, and efficient incorporation of new data without retraining. The paper also compares this approach with Gaussian processes and other methods in various experiments.
Abstract:

Challenges in gradient-based deep learning for sequential learning.
Introduction of a technique converting neural networks to function space.
Benefits include scalability, retention of prior knowledge, and efficient data incorporation.
Introduction:

Deep learning's effectiveness in AI with large-scale data.
Comparison between neural networks and Gaussian processes for sequential learning.
Challenges in continual learning (CL) addressed by GPs' function space representation.
Background:

Supervised learning setup with inputs and outputs.
Bayesian neural networks (BNNs) and posterior distribution calculations.
Laplace approximation for weight posterior estimation.
SFR: Sparse Function-space Representation:

Conversion of trained NNs into GPs using dual parameterization.
Sparsification using inducing points for computational efficiency.
Dual parameters calculation simplification compared to previous methods.
Experiments:
Supervised Learning:

Evaluation on UCI classification tasks and image datasets.
Comparison with GP subset method and Laplace approximation.
Sequential Learning:

Continual learning experiments showing SFR's effectiveness compared to other methods.
Incorporating New Data:

Fast incorporation of new data using SFR's dual updates compared to retraining from scratch.
Further Research Directions:
Investigate the impact of SFR's dual updates in downstream applications where retraining is costly or impractical.

統計資料

この論文はICLR 2024で発表されました。
ニューラルネットワークを関数空間に変換するための新しい手法が導入されています。

引述

"Sequential learning paradigms pose challenges for gradient-based deep learning."
"We introduce a technique that converts neural networks from weight space to function space."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Function-space Parameterization of Neural Networks for Sequential Learning

by Aidan Scanne... 於 arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.10929.pdf

深入探究

How does the conversion of neural networks into function space impact their performance in real-world applications

ニューラルネットワークを関数空間に変換することは、実世界のアプリケーションにおけるパフォーマンスにどのような影響を与えるでしょうか？
関数空間への変換により、ニューラルネットワークは重要な利点を持ちます。まず第一に、関数空間では過去のデータや知識を保持しつつ新しいデータを効率的に組み込むことが可能です。これは連続学習や再学習などのシナリオで特に有用です。また、関数空間では不確実性推定が容易であり、探索や意思決定プロセスで役立つ情報を提供します。さらに、大規模かつ複雑なデータセットでも高い性能を発揮し、計算コストも低減されます。

What are the potential drawbacks or limitations of converting neural networks into function space

ニューラルネットワークを関数空間に変換する際の潜在的な欠点や制限事項は何ですか？
ニューラルネットワークから関数空間への変換にはいくつかの制約が存在します。まず第一に、この変換では局所的な近似しか行われず、全体的な精度が保証されているわけではありません。そのため新しいデータが導入された場合でも完全な再トレーニングが必要とされることもあります。また、過去の情報だけでなく未来予測も考慮した柔軟性や拡張性も限られています。さらに計算上の課題や非線形問題へ対処する能力も制約される可能性があります。

How might the concept of sparsification through dual parameterization be applied in other areas outside machine learning

二重パラメータ化を通じたスパース化コンセプトは機械学習以外の他分野でもどのように応用され得るでしょうか？
二重パラメータ化およびスパース化コンセプトは様々な分野で応用可能です。例えば金融市場では大量データから価格動向予測する際や医療分野では臨床試験結果から治療法効果予測時等多岐多様です。
これら手法は高次元・大規模デーセッド解析時等特徴抽出及ビッグティダタ処理技術開発進展中需要増加しています。
また自然言語処理（NLP）領域でも文書サマリズエイション，感情分析，テキスト生成等幅広く活用見込み
ございます。
以上