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要約: ニューラルネットワークを理解しやすくするための多くの手法が提案されてきましたが、それらは入力データでネットワークを尋問することに制限されています。しかしながら、構造的な特性を特徴づけ、監視するための尺度は開発されていませんでした。本研究では、重み付き層状グラフのトポロジカルデータ解析に基づく、ニューラルネットワークアーキテクチャの複雑性尺度であるニューラル持続性を提案します。アプローチの有用性を示すために、dropoutやバッチ正規化など、深層学習コミュニティで開発されたベストプラクティスが反映されていることを示します。さらに、検証損失に基づく早期停止に基づくものと同等の正確性を達成しながらトレーニングプロセスを短縮するニューラル持続性に基づく停止基準を導出します。
本研究では、ニューラルネットワーク複雑性尺度としてニューラル持続性を提案し、構造的な特性を特徴づけるために必要なものであることを示した。また、検証損失を用いた早期停止モデルと同等の誤差率を達成しながら、トレーニング時間を短縮する停止基準を導入した。