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Similaire à Understanding deep learning requires rethinking generalization (2017) 2 2(2)
Similaire à Understanding deep learning requires rethinking generalization (2017) 2 2(2) (20)
Understanding deep learning requires rethinking generalization (2017) 2 2(2)
- 1. Understanding deep learning requires rethinking generalization (2017) - 2/2 Chiyuan Zhang, Samy Bengio, Moritz Hardt, Benjamin Recht, Oriol Vinyals 170326 @mikibear_ 논문 정리
- 2. https://arxiv.org/abs/1611.03530 이 자료는 첫 자료에서 이어지는 자료입니다.
- 3. 질문 3, "딥러닝 모델이 암기를 한다고 했는데, 그럼 그 Capacity가 어떻게 되나?"
- 5. "(2n + d)의 weight를 가지고, 활성화 함수로 ReLU를 사용하는 2층 뉴럴 네트워크는 d차원의 n개의 샘플에 대한 어떠한 함수든 표현할 수 있다."
- 6. 증명 (약간의 선형대수 지식이 필요합니다)
- 7. 본 Theorem의 증명은 다음과 같은 Lemma로 시작합니다.
- 8. 본 Theorem의 증명은 다음과 같은 Lemma로 시작합니다. Sequence가 이렇게 있을 때,
- 9. 본 Theorem의 증명은 다음과 같은 Lemma로 시작합니다. Sequence가 이렇게 있을 때, 이런 매트릭스 A가
- 10. 본 Theorem의 증명은 다음과 같은 Lemma로 시작합니다. Sequence가 이렇게 있을 때, 매트릭스 A가 Rank가 n입니다.
- 11. 본 Theorem의 증명은 다음과 같은 Lemma로 시작합니다. Sequence가 이렇게 있을 때, 매트릭스 A가 Rank가 n입니다. ???????????
- 12. 좀 친숙한 형태로 바꿔봅시다
- 14. A를 Square Matrix Form으로 적으면 요렇게 됩니다
- 15. A는 Lower-triangular matrix인 것을 알 수 있습니다.
- 16. A는 Lower-triangular matrix인 것을 알 수 있습니다. 따라서 A의 rank는 n입니다. (Gaussian elimination 등을 떠올려보면 더 쉽게 와닿으실 겁니다.)
- 17. Low-triangular matrix의 모든 eigenvalue는 diagonal elements이므로, 가장 작은 eigenvalue가 diagonal element 중 가장 작은 것이 되는 것도 자연스럽습니다.
- 18. 근데 이게
- 19. 근데 이게 "(2n + d)의 weight를 가지고, 활성화 함수로 ReLU를 사용하는 2층 뉴럴 네트워크는 d차원의 n개의 샘플에 대한 어떠한 함수든 표현할 수 있다." 이거랑 뭔 상관일까요… 일단 Theorem 1에 대한 증명을 봅시다.
- 20. "(2n + d)의 weight를 가지고, 활성화 함수로 ReLU를 사용하는 2층 뉴럴 네트워크는 d차원의 n개의 샘플에 대한 어떠한 함수든 표현할 수 있다."
- 21. "(2n + d)의 weight를 가지고, 활성화 함수로 ReLU를 사용하는 2층 뉴럴 네트워크는 d차원의 n개의 샘플에 대한 어떠한 함수든 표현할 수 있다." 요걸 함수 형태로 나타내야 합니다.
- 22. "(2n + d)의 weight를 가지고, 활성화 함수로 ReLU를 사용하는 2층 뉴럴 네트워크는 d차원의 n개의 샘플에 대한 어떠한 함수든 표현할 수 있다." 요걸 함수 형태로 나타내야 합니다. 어떻게?
- 23. "(2n + d)의 weight를 가지고, 활성화 함수로 ReLU를 사용하는 2층 뉴럴 네트워크는 d차원의 n개의 샘플에 대한 어떠한 함수든 표현할 수 있다." 요걸 함수 형태로 나타내야 합니다. 어떻게? 이렇게!
- 24. "(2n + d)의 weight를 가지고, 활성화 함수로 ReLU를 사용하는 2층 뉴럴 네트워크는 d차원의 n개의 샘플에 대한 어떠한 함수든 표현할 수 있다."
- 25. "(2n + d)의 weight를 가지고, 활성화 함수로 ReLU를 사용하는 2층 뉴럴 네트워크는 d차원의 n개의 샘플에 대한 어떠한 함수든 표현할 수 있다."
- 26. "(2n + d)의 weight를 가지고, 활성화 함수로 ReLU를 사용하는 2층 뉴럴 네트워크는 d차원의 n개의 샘플에 대한 어떠한 함수든 표현할 수 있다."
- 27. "(2n + d)의 weight를 가지고, 활성화 함수로 ReLU를 사용하는 2층 뉴럴 네트워크는 d차원의 n개의 샘플에 대한 어떠한 함수든 표현할 수 있다."
- 28. 좋습니다. 이제 가
- 29. 좋습니다. 이제 가 D차원의 n개의 샘플에 대한 어떠한 함수도 될 수 있음을 보이면 될 것 같습니다.
- 30. 좋습니다. 이제 가 D차원의 n개의 샘플에 대한 어떠한 함수도 될 수 있음을 보이면 될 것 같습니다. 그런데 이를 어떻게 보일까요.
- 31. 약간 생각을 틀어서 생각해봐야할 것 같습니다.
- 32. 약간 생각을 틀어서 생각해봐야할 것 같습니다. 샘플과 타겟의 벡터를 각각 , 라 해봅시다.
- 33. 만약, 모든 1부터 n까지의 모든 i에 대해서 를 모두 만족시키는
- 34. 만약, 모든 1부터 n까지의 모든 i에 대해서 를 모두 만족시키는 w, b, a를 찾을 수 있다면, 이는 샘플 S와 타겟 y에 대한 일대일함수 c를 찾을 수 있다는 것을 말합니다.
- 35. "모든 1부터 n까지의 모든 i에 대해서 를 모두 만족시키는 w, b, a를 찾을 수 있다" 는 동치입니다. "(2n + d)의 weight를 가지고, 활성화 함수로 ReLU를 사용하는 2층 뉴럴 네트워크는 d차원의 n개의 샘플에 대한 어떠한 함수든 표현할 수 있다." 따라서 와
- 36. 그러면 좀 수식을 전개하면서 볼까요.
- 43. 이거 되게 익숙한 식이죠?
- 44. 이거 되게 익숙한 식이죠?
- 45. 이거 되게 익숙한 식이죠? A는 rank가 n!
- 46. 이거 되게 익숙한 식이죠? A는 rank가 n! n*n matrix의 rank가 n이므로, A는 invertible.
- 47. A는 invertible, 고로 임의의 a, b에 해당하는 w를 항상 찾을 수 있다.
- 48. "(2n + d)의 weight를 가지고, 활성화 함수로 ReLU를 사용하는 2층 뉴럴 네트워크는 d차원의 n개의 샘플에 대한 어떠한 함수든 표현할 수 있다." 증명 완료. 논문에서는 좀 더 일반화된 형태의 명제도 다룹니다... 만… (수식 레이텍으로 쓰기 힘들어요)
- 49. (개인적인 생각) 사실 FFNN의 Approximation Capabilities에 대한 이 문제는 Universal approximation theorem에 대한 연구와 함께 몇몇 연구에서 이미 조명되었던 사항입니다.
- 50. (개인적인 생각) 사실 FFNN의 Approximation Capabilities에 대한 이 문제는 Universal approximation theorem에 대한 연구와 함께 몇몇 연구에서 이미 조명되었던 사항입니다. 그럼에도 불구하고, 본 논문에서 이를 재조명한 이유는, 1) '일반적인 통념과는 달리, Universal approximation theorem이 Generalization을 보장해주는 것은 아니다'를 강조하고 2) 특정 2 layer NN에 대한 Capability에 대한 증명을 직관적으로 보이도록 발전시켰기 때문인 듯 합니다.
- 51. 질문 4, "SGD도 딥러닝 트레이닝 중 일반화를 시키는데 도움을 준다고 알려져 있는데, 이건 어떤가?"
- 52. 본격적인 논의에 앞서, 본 섹션 도입에서는 '과연 우리는 딥러닝 모델 이전에 간단한 선형 모델에 대한 일반화라는 것에 대해서도 제대로 이해하고 있는가'에 대한 질문을 던집니다. 선형 모델에서의 일반화도 제대로 설명하지 못하는데, 딥러닝 모델에서의 일반화를 논하는 건 시기상조라는 거죠. 그래서 본 섹션에서는 SGD를 선형 모델에 적용시켜 수식을 전개합니다.
- 53. Nonnegative loss function을 가정하면, 일반적인 선형 모델의 ERM problem은 다음과 같을 것입니다. x는 d차원의 feature vector이며, y는 label입니다.
- 54. Nonnegative loss function을 가정하면, 일반적인 선형 모델의 ERM problem은 다음과 같을 것입니다. x는 d차원의 feature vector이며, y는 label입니다. 이를 를 푸는 것으로 바꿔 생각해봅시다. (따라서, X는 n*d 행렬입니다)
- 55. Nonnegative loss function을 가정하면, 일반적인 선형 모델의 ERM problem은 다음과 같을 것입니다. x는 d차원의 feature vector이며, y는 label입니다. 이를 를 푸는 것으로 바꿔 생각해봅시다. (따라서, X는 n*d 행렬입니다) d가 n보다 같거나 크게 되면 이 시스템은 Underdetermined입니다. 따라서, ERM problem에 대해서 다수의 global minima를 갖게 됩니다.
- 56. 문제는, 이 다수의 global minima 중에 어떤 것이 가장 좋은 global minima인지 결정하기가 힘들다는 것입니다. (여기서의 '좋다'는 말은 '일반화를 잘한다'는 말과 동치입니다) 만약 minima의 quality를 결정할 수 있는 인덱스가 있다면, 이것은 비교적 쉬운 문제일 것입니다. 기존의 방법에는 각 solution에서의 loss function의 curvature를 보고 판단하는 방법 등이 있으나, 선형 모델은 모든 solution에서 curvature가 모두 똑같으니 이를 사용하는 것은 불가능합니다.
- 57. 그래서, 저자들은 ‘SGD가 좋은 minima를 찾아주지 않을까'하는 믿음에 대해서 검증을 시작합니다.
- 58. 그래서, 저자들은 ‘SGD가 좋은 minima를 찾아주지 않을까'하는 믿음에 대해서 검증을 시작합니다. SGD는 보통 이런 방식으로 움직이죠.
- 59. 그래서, 저자들은 ‘SGD가 좋은 minima를 찾아주지 않을까'하는 믿음에 대해서 검증을 시작합니다. SGD는 보통 이런 방식으로 움직이죠. 다음 step에서의 weight 현재 weight step 사이즈 예측 에러
- 60. 그래서, 저자들은 ‘SGD가 좋은 minima를 찾아주지 않을까'하는 믿음에 대해서 검증을 시작합니다. SGD는 보통 이런 방식으로 움직이죠. 그럼 이 식으로 w를 풀어봅시다. 다음 step에서의 weight 현재 weight step 사이즈 예측 에러
- 61. 만약 이면,
- 62. 만약 이면,
- 63. 만약 이면,
- 64. 만약 이면,
- 65. 다시 말하면, SGD에 의해서 찾아진 weight는 data point의 vector space에 span합니다.
- 66. 다시 말하면, SGD에 의해서 찾아진 weight는 data point의 vector space에 span합니다. 이렇게 찾아진 w를 라 두고, 우리가 원래 풀려고 했던 식인
- 67. 다시 말하면, SGD에 의해서 찾아진 weight는 data point의 vector space에 span합니다. 이렇게 찾아진 w를 라 두고, 우리가 원래 풀려고 했던 식인 를 SGD로 찾아낸 w로 풀어봅시다.
- 70. n*n matrix n vector
- 71. n*n matrix n vector 따라서, SGD에 의하면 는 Unique하게 결정됩니다.
- 72. n*n matrix n vector 따라서, SGD에 의하면 는 Unique하게 결정됩니다. ERM problem의 무수히 많은 solution 중에서 단 하나만을 찾습니다.
- 73. n*n matrix n vector 게다가 를 일종의 kernel matrix처럼 사용해도 무방합니다. 만약 여기에 다른 커널들을 걸게 되면 SVM에서 많이 보게되는 kernel trick의 꼴을 띄게 됩니다.
- 74. n*n matrix n vector 게다가 를 일종의 kernel matrix처럼 사용해도 무방합니다. 만약 여기에 다른 커널들을 걸게 되면 SVM에서 많이 보게되는 kernel trick의 꼴을 띄게 됩니다. Kernel trick에 대해서 처음 들어보신다면, (적어도 여기에선) 에 pre-processing을 한 사진을 갖다가 걸어줘도 괜찮다는 의미로 받아들이셔도 무방합니다.
- 75. n*n matrix n vector 물론 그런 식으로 kernel trick을 걸어주게 되면, 같은 데이터에 대한 것일지라도 각각의 kernel에 해당하는 optimal 는 달라질 것입니다.
- 76. 추가적으로 보충하고 넘어가야하는 SGD의 훌륭한 점은, 이와 같은 solution이 L2-norm을 최소화하는 것과 동치라는 것입니다.
- 77. 추가적으로 보충하고 넘어가야하는 SGD의 훌륭한 점은, 이와 같은 solution이 L2-norm을 최소화하는 것과 동치라는 것입니다. 간단한 시스템의 least-norm solution이 이고, SGD에 의한 kernel solution으로 푸는 것이 , 등의 수식에서 기인한 것임을 생각해보면, 직관적입니다.
- 78. 본 논문에서는 위 식을 MNIST와 CIFAR10에 대해서 풀어봅니다. 물론 n이 60,000개까지 올라가므로, LAPACK 병렬화, 24코어 시스템, 256GB RAM 등을 이용합니다.
- 79. 실험 결과를 정리하면 다음과 같습니다.
- 80. 실험 결과를 정리하면 다음과 같습니다. 단순한 선형 모델치고는 꽤 훌륭해 보입니다.
- 81. 실험 결과를 정리하면 다음과 같습니다. 단순한 선형 모델치고는 꽤 훌륭해 보입니다. 특히, 커널에 따라서 꽤 많이 test error가 달라지는 것을 볼 수 있습니다.
- 82. SGD는 그 자체로 어느 정도 일반화 능력을 내포하고 있는 것처럼 보입니다.
- 83. SGD는 그 자체로 어느 정도 일반화 능력을 내포하고 있는 것처럼 보입니다. 이유를 꼽아보라면, 그 자체로 L2 regularization을 암시하기 때문입니다. For linear models, SGD always converges to a solution with small norm. Hence, the algorithm itself is implicitly regularizing the solution.
- 84. 하지만, 논문은 이러한 논리에는 조금 문제가 있다고 주장합니다. 왜냐하면 MNIST 실험에서의 경우 none pre-processing의 경우가 220의 L2 norm을 가진 데에 반해, gabor filter pre-processing은 390의 L2 norm을 가졌기 때문입니다. 220 L2-norm 390 L2-norm
- 85. 하지만, 논문은 이러한 논리에는 조금 문제가 있다고 주장합니다. 왜냐하면 MNIST 실험에서의 경우 none pre-processing의 경우가 220의 L2 norm을 가진 데에 반해, gabor filter pre-processing은 390의 L2 norm을 가졌기 때문입니다. 이는 모델의 L2-norm과 일반화 능력에 대한 기존의 관점과 대치되는 부분입니다. 220 L2-norm 390 L2-norm
- 86. 질문 4, "SGD도 딥러닝 트레이닝 중 일반화를 시키는데 도움을 준다고 알려져 있는데, 이건 어떤가?" '어느 정도는 맞는데, 그것도 완전히 맞지는 않는다'
- 87. 질문 4, "SGD도 딥러닝 트레이닝 중 일반화를 시키는데 도움을 준다고 알려져 있는데, 이건 어떤가?" '어느 정도는 맞는데, 그것도 완전히 맞지는 않는다' 또 미적지근...
- 88. 논문의 결론 우리는 뉴럴 네트워크 모델의 '일반화'라는 것에 대해서 거의 이해하지 못하고 있다! 그리고…
- 89. 논문의 결론 우리는 뉴럴 네트워크 모델의 '일반화'라는 것에 대해서 거의 이해하지 못하고 있다! 그리고… “We believe that understanding neural networks requires rethinking generalization.”
- 90. 틀린 내용이 있거나 중요한데 빠져있는 경우 알려주세요! @mikibear