Similarity of Neural Network Models: A Survey of Functional and Representational Measures
提供了对神经网络模型的功能和表征相似性度量方法的全面概述，并讨论了其属性、应用和开放研究问题。
M Klabunde, T Schumacher, M Strohmaier, F Lemmerich
[University of Passau & University of Mannheim]
神经网络模型相似性：功能和表征相似性度量方法综述
要点:
-
动机：测量神经网络的相似性已成为一个非常重要且备受研究关注的问题，以了解和利用神经网络的差异。本文专注于两种互补的视角，即(i) 表征相似性，考虑中间神经层的激活如何不同，以及 (ii) 功能相似性，考虑模型在输出上的差异。 -
方法：提供了神经网络模型的这两个相似性度量方法的全面概述。除了详细描述现有度量方法外，还总结和讨论了这些度量方法的属性和关系，并指出了开放的研究问题。此外，提供了实际建议，指导研究人员和实践者应用这些度量方法。 -
优势：全面概述了神经网络模型的功能和表征相似性度量方法；统一术语和分类；讨论了现有方法的实际属性和适用性；指出了相似性度量的开放研究挑战。
https://arxiv.org/abs/2305.06329 
© 版权声明
文章版权归作者所有，未经允许请勿转载。
相关文章
暂无评论...
这是一个专注于人工智能产品的导航站。
