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Updated: Jan 29, 2026

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Published on: March 13, 2021
部分情報分解を用いた深層ニューラルネットワークの性能解釈
Tianyue Liu1,2,3, Binghui Guo1,2,3,4, Ziqiao Yin1,2,3,4,5
1School of Artificial Intelligence, Beihang University, Beijing 100191, China.
深層ニューラルネットワーク(DNN)は実世界のデータシフトに苦労する。この研究は、部分情報分解(PID)フレームワークを導入し、DNNにおける冗長性の高さとシナジーの低さがデータ破損に対する頑健性を向上させることを示している。
背景:
- 深層ニューラルネットワーク(DNN)は、分布シフトに直面した場合の頑健性に限界を示し、実世界での展開を妨げています。
- DNN内の内部情報表現が頑健性とどのように相関するかについての現在の理解は限られています。
結論:
- 部分情報分解は、DNNの動作を理解し比較するための新しい洞察を提供します。
- 内部表現の情報理論的分析は、広範な破損データなしにモデルの頑健性を予測し、潜在的に強化することができます。
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