딥 러닝의 블랙 박스 열어보기
Opening the black box of Deep Neural Networks
via Information
- https://arxiv.org/pdf/1703.00810.pdf
지금까지 딥 러닝은 어떻게 동작하는지 이해할 수 없다고 믿어져왔다. 그러나, 천재들은 그 근본 원리를 이해하려고 노력하고 있지.
이 논문은 SGD가 무슨 역할을 하는지에 대한 해석으로, 이들은 SGD가 drift와 diffusion단계로 구분된다고 설명한다.
첫 drift 단계에서는 multidimensional space를 탐험하고, 수렴을 시작하면 diffusion 단계로 접어들어 (첨부 그림에서 점선 오른쪽에 해당) 굉장히 느려지기 시작하며 chaotic 한 단계로 들어가는데 이게 바로 네트워크가 압축하는 법을 배우는 과정이라는 것이다.
SGD의 무질서도는 local minima에 빠지지 않고 더 나은 방향으로 수렴 할 가능성을 제공 할 뿐만 아니라, diffusion 단계에서 매우 효과적인 internal representations(?)를 생성하는데 자기가 볼쩍에 다소 과한것으로 보이며, 자기들의 IB iterations with stochastic relaxation methods로 DNN 학습 방법을 개선할 수 있을거라고 얘기한다.
제프리 힌트 교수가 지대한 관심과 찬사를 보냈기에 많은 관심을 받고 있는 내용인데, 딥 러닝 대가들의 근본 원리와 최적화 이론에 대한 얘기라, 나는 훔쳐만 봤지 뭔소리인지는 정확히는 이해하기 어렵다.
- https://arxiv.org/pdf/1703.00810.pdf
지금까지 딥 러닝은 어떻게 동작하는지 이해할 수 없다고 믿어져왔다. 그러나, 천재들은 그 근본 원리를 이해하려고 노력하고 있지.
이 논문은 SGD가 무슨 역할을 하는지에 대한 해석으로, 이들은 SGD가 drift와 diffusion단계로 구분된다고 설명한다.
첫 drift 단계에서는 multidimensional space를 탐험하고, 수렴을 시작하면 diffusion 단계로 접어들어 (첨부 그림에서 점선 오른쪽에 해당) 굉장히 느려지기 시작하며 chaotic 한 단계로 들어가는데 이게 바로 네트워크가 압축하는 법을 배우는 과정이라는 것이다.
SGD의 무질서도는 local minima에 빠지지 않고 더 나은 방향으로 수렴 할 가능성을 제공 할 뿐만 아니라, diffusion 단계에서 매우 효과적인 internal representations(?)를 생성하는데 자기가 볼쩍에 다소 과한것으로 보이며, 자기들의 IB iterations with stochastic relaxation methods로 DNN 학습 방법을 개선할 수 있을거라고 얘기한다.
제프리 힌트 교수가 지대한 관심과 찬사를 보냈기에 많은 관심을 받고 있는 내용인데, 딥 러닝 대가들의 근본 원리와 최적화 이론에 대한 얘기라, 나는 훔쳐만 봤지 뭔소리인지는 정확히는 이해하기 어렵다.
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