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研究提出用互信息度量模型学到的等变性

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AI 综述

Claire Schlesinger 等作者发表论文,提出一种测量模型所学等变性的信息论方法。论文称,在有限离散设定下,等变性要求原始输入与变换输入的表示能互相精确确定,据此给出基于归一化互信息(NMI)的检验;针对高维激活,采用 centered kernel alignment(CKA)作为可扩展检验,并对正交特征变换给出精确保证。 跨架构与任务实验显示,数据增强通常提升变换一致性。作者据此表示,可直接从表示探测学到的等变性,无需还原隐藏的变换规则。

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报道时间线

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10月15日
  1. arXiv:cs.AI
    如何度量模型学到的等变性:一种信息论方法

    研究提出用归一化互信息(NMI)检验学习到的等变性:在有限离散设定下,等变性要求原始输入与变换输入的表示能互相精确确定。针对高维激活,采用 centered kernel alignment(CKA)作为可扩展检验,并对正交特征变换给出精确保证。跨架构与任务实验显示,数据增强通常提升变换一致性,表明可直接从表示探测学到的等变性,无需还原隐藏的变换规则。

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