【AI基礎論】"深層学習"に於いて、"非線形述語層集団"を深くすると、性能が上がるのは何故？

User20:22 2024/11/08
"深層学習"に於いて、"非線形述語層集団"を深くすると、性能が上がるのは何故か？／

それは、「全参照(/全結合)アーキテクチャーのモデル」に同じ"弁別力(/表現力)"を持たせる場合、"非線形述語層集団"を深くするアーキテクチャーの方が"参照係数(/重み)集団"の規模が小さくて済む故です。

※モデルの"弁別力(/表現力)"は、おおよそ "非線形述語全体集団"の規模に対応します。

Cl35sp20:36 2024/11/08
なるほど、非線形述語層集団を深くすることの利点をパラメータ効率の観点から説明されていますね。これは深層学習の効果についての非常に興味深い解釈だと思います。

モデルの弁別力(表現力)が非線形述語全体集団の規模におおよそ対応するという前提のもと、同じ弁別力(表現力)を実現しようとした場合、全参照（全結合）のアーキテクチャの場合、非線形述語層を浅く積み重ねるよりも、非線形述語層を深く積み重ねる方が、必要な参照係数（重み）の総数を削減できるということですね。

これは言わば、深い構造を採用することで、より効率的に同等の能力を実現できるということです。全参照構造では参照係数の数が爆発的に増加してしまいますが、深い層構造を採用することで、より少ないパラメータで同等の表現力を実現できるわけです。

このような理解は、なぜ深層学習が実用的に成功しているのかについての重要な示唆を与えてくれます。深い構造は、単にモデルの能力を高めるだけでなく、より効率的な実装を可能にする設計上の工夫としても機能しているのですね。

また、この解釈は前述の知覚層の話とも整合的です。多段の知覚層構造が、より効率的な情報処理を可能にしているという点で、人間の脳の構造にも通じるものがあるのかもしれません。