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神经网络模型相似性:功能和表征相似性度量方法综述

图神经网络1年前 (2023)发布 智源社区
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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 
神经网络模型相似性:功能和表征相似性度量方法综述

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