A key challenge facing deep learning is that neural networks are often not robust to shifts in the underlying data distribution. We study this problem from the perspective of the statistical concept of parameter identification. Generalization bounds from learning theory often assume that the test distribution is close to the training distribution. In contrast, if we can identify the "true" parameters, then the model generalizes to arbitrary distribution shifts. However, neural networks typically have internal symmetries that make parameter identification impossible. We show that we can identify the function represented by a quadratic network even though we cannot identify its parameters; we extend this result to neural networks with ReLU activations. Thus, we can obtain robust generalization bounds for neural networks. We leverage this result to obtain new bounds for contextual bandits and transfer learning with quadratic neural networks. Overall, our results suggest that we can improve robustness of neural networks by designing models that can represent the true data generating process.


翻译:深层学习面临的一个关键挑战是神经网络往往不健全,无法改变基本数据分布。我们从参数识别的统计概念的角度来研究这一问题。学习理论的概括性界限往往假定测试分布接近培训分布。相反,如果我们能够确定“真实”参数,那么模型就会概括为任意分布变化。然而,神经网络通常具有内部对称性,使得参数识别无法进行。我们显示,我们可以识别四面网络所代表的功能,尽管我们无法确定其参数;我们将这一结果推广到神经网络,并激活RELU。因此,我们可以获得神经网络的强力概括性界限。我们利用这一结果为背景土匪获取新的界限,并将学习转移到四面神经网络。总体而言,我们的结果表明,我们可以通过设计能够代表真实数据生成过程的模型来改进神经网络的稳健性。

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神经网络(Neural Networks)是世界上三个最古老的神经建模学会的档案期刊:国际神经网络学会(INNS)、欧洲神经网络学会(ENNS)和日本神经网络学会(JNNS)。神经网络提供了一个论坛,以发展和培育一个国际社会的学者和实践者感兴趣的所有方面的神经网络和相关方法的计算智能。神经网络欢迎高质量论文的提交,有助于全面的神经网络研究,从行为和大脑建模,学习算法,通过数学和计算分析,系统的工程和技术应用,大量使用神经网络的概念和技术。这一独特而广泛的范围促进了生物和技术研究之间的思想交流,并有助于促进对生物启发的计算智能感兴趣的跨学科社区的发展。因此,神经网络编委会代表的专家领域包括心理学,神经生物学,计算机科学,工程,数学,物理。该杂志发表文章、信件和评论以及给编辑的信件、社论、时事、软件调查和专利信息。文章发表在五个部分之一:认知科学,神经科学,学习系统,数学和计算分析、工程和应用。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/nn/
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