Neurale Netze mit menschlichem Wissen verbessern

Tiefe neuronale Netzwerke haben beeindruckende Fortschritte in Aufgaben wie Computer Vision gemacht und erreichen nahezu menschliche Leistungen. Diese Netzwerke stellen Bilder so dar, dass ähnliche Bilder in ihrem gelernten Raum nah beieinander liegen. Allerdings spiegelt diese Darstellung nicht immer die Gesamtorganisation von Konzepten wider, wie Menschen sie verstehen. Wir schlagen eine neue Methode vor, um die Art und Weise zu verbessern, wie diese Netzwerke Informationen organisieren, indem wir ihre globale Struktur mit der Art und Weise, wie Menschen Kategorien und Ähnlichkeiten bewerten, in Einklang bringen.

#Das Problem mit den aktuellen Methoden

Derzeit konzentrieren sich viele Strategien zum Trainieren neuronaler Netzwerke auf lokale Beziehungen. Zum Beispiel kann ein Netzwerk lernen, ähnliche Bilder zusammenzufassen, berücksichtigt aber möglicherweise nicht, wie diese Bilder in breitere Kategorien passen. Somit lernen Netzwerke zwar effektiv, Klassen zu unterscheiden, gruppieren aber Kategorien nicht auf eine Weise, die menschliches Verständnis widerspiegelt.

Ziel unserer Arbeit ist es, die Darstellung neuronaler Netzwerke zu verbessern, indem wir Erkenntnisse aus menschlichen Ähnlichkeitsurteilen einfliessen lassen. Dadurch hoffen wir, einen besser organisierten und effektiveren Darstellungsraum für das Netzwerk zu schaffen, was die Leistung bei verschiedenen Aufgaben verbessern könnte, insbesondere wenn weniger Beispiele verfügbar sind.

#Überblick über die Methode

Wir stellen die gLocal-Transformation vor, eine Methode, die sowohl die globale Struktur menschlicher Ähnlichkeitsurteile als auch die lokale Struktur der ursprünglichen Darstellung des neuronalen Netzwerks erfasst. Diese Methode zielt darauf ab, menschliches Verständnis in die Darstellungen neuronaler Netzwerke zu integrieren und gleichzeitig die lokale Anordnung ähnlicher Beispiele beizubehalten.

Die gLocal-Transformation besteht aus zwei Hauptkomponenten:

1. Globale Ausrichtung: Dieser Teil konzentriert sich darauf, die Darstellungen des Netzwerks mit der Art und Weise, wie Menschen Ähnlichkeit beurteilen, in Einklang zu bringen. Es stellt sicher, dass Kategorien, die für Menschen ähnlich sind, nah im Darstellungsraum des Netzwerks liegen.

2. Lokale Erhaltung: Diese Komponente zielt darauf ab, die ursprüngliche Struktur der Darstellungen des Netzwerks beizubehalten. Sie stellt sicher, dass ähnliche Bilder weiterhin nah beieinander bleiben, auch wenn wir ihre Gesamtorganisation anpassen.

Durch die Kombination dieser beiden Komponenten erwarten wir, eine verbesserte Leistung bei Aufgaben wie Few-Shot-Learning zu sehen, bei denen nur eine kleine Anzahl von Beispielen zum Trainieren zur Verfügung steht.

#Der Bedarf an menschlichen Ähnlichkeitsurteilen

Menschen kategorisieren und bewerten Objekte mithilfe einer Kombination von verschiedenen Merkmalen, einschliesslich Form, Farbe und Kontext. Diese Merkmale helfen uns zu verstehen, wie verschiedene Objekte miteinander verbunden sind. Durch das Nutzen dieses Wissens hoffen wir, die Art und Weise zu verbessern, wie neuronale Netzwerke lernen.

Typischerweise nutzen Menschen bei der Beurteilung von Ähnlichkeit Aufgaben, bei denen sie den "Aussenseiter" aus Gruppen von Bildern auswählen oder Bilder in sinnvolle Cluster anordnen. Indem wir die Erkenntnisse aus diesen Aufgaben nutzen, können wir einen besseren Rahmen schaffen, wie neuronale Netzwerke ihre Darstellungen organisieren sollten.

#Wie neuronale Netzwerke lernen

Neuronale Netzwerke lernen durch einen Prozess, der als Training bezeichnet wird, bei dem sie einer grossen Anzahl von Bildern und deren entsprechenden Etiketten ausgesetzt sind. Zunächst erstellt das Netzwerk eine Darstellung jedes Bildes in einem hochdimensionalen Raum. Durch Training passt es diese Darstellungen basierend auf dem Feedback zu seiner Leistung bei spezifischen Aufgaben an.

Derzeit konzentrieren sich viele gängige Trainingsmethoden darauf, sicherzustellen, dass ähnliche Beispiele nah beieinander in diesem Raum liegen, aber es werden keine starken Einschränkungen an die Gesamtstruktur auferlegt. Das führt dazu, dass die Anordnung der Kategorien möglicherweise nicht gut mit der Art und Weise übereinstimmt, wie Menschen Ähnlichkeiten wahrnehmen.

#Unser Ansatz

Um die Organisation des Darstellungsraums zu verbessern, haben wir die gLocal-Transformation implementiert. Diese Methode bringt die globale Struktur des Darstellungsraums mit menschlichen Ähnlichkeitsurteilen in Einklang, während die lokale Struktur beibehalten wird.

#Globale Ausrichtung

Der erste Schritt besteht darin, die menschlichen Ähnlichkeitsurteile zu nehmen und sie zu nutzen, um den Darstellungsraum des neuronalen Netzwerks umzuformen. Durch die Anwendung einer mathematischen Transformation stellen wir sicher, dass Gruppen von Objekten, die Menschen als ähnlich betrachten, im Darstellungsraum des neuronalen Netzwerks näher zusammengebracht werden.

#Lokale Erhaltung

Der zweite Schritt ist entscheidend. Während wir die Organisation der Gesamtstruktur des Netzwerks verbessern möchten, müssen wir sicherstellen, dass lokal ähnliche Beispiele zusammengehalten werden. Um dies zu erreichen, fügen wir eine Einschränkung hinzu, die die Abstände zwischen ähnlichen Bildern im ursprünglichen Raum des Netzwerks beibehält.

#Experimentelle Einrichtung

Um unseren Ansatz zu bewerten, haben wir mehrere Experimente mit verschiedenen Datensätzen durchgeführt. Wir haben die Leistung von Modellen verglichen, die ursprüngliche Darstellungen, naiv transformierte Darstellungen (die sich nur auf die Ausrichtung an menschlichen Urteilen konzentrierten) und Darstellungen, die mit unserer gLocal-Methode transformiert wurden, verwendeten.

Wir konzentrierten uns auf zwei Hauptaufgaben: Few-Shot-Learning und Anomalieerkennung. Few-Shot-Learning bewertet, wie gut ein Modell abschneidet, wenn es nur wenige Beispiele erhält, während die Anomalieerkennung die Fähigkeit bewertet, ungewöhnliche Beispiele aus einem grösseren Set zu identifizieren.

#Verwendete Datensätze

1. CIFAR-100: Dieser Datensatz umfasst Bilder von 100 verschiedenen Klassen, die weiter in allgemeinere Kategorien gruppiert werden können.

2. Entity-13 und Entity-30: Diese Datensätze stammen von ImageNet und bieten eine strukturierte Möglichkeit, zu bewerten, wie gut das Modell sich an Änderungen in der Kategoriedefinition anpasst.

3. THINGS Datensatz: Dieser Datensatz hilft uns zu analysieren, wie sich die Abstände zwischen Objekten in verschiedenen Kategorien verändern, nachdem die gLocal-Transformation angewendet wurde.

#Ergebnisse

#Few-Shot-Learning-Leistung

Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Anwendung der gLocal-Transformation die Leistung des Modells in Few-Shot-Learning-Aufgaben über verschiedene Datensätze hinweg signifikant verbessert. Im Vergleich unserer Methode mit sowohl den ursprünglichen Darstellungen als auch dem naiven Ausrichtungsansatz fanden wir heraus, dass die gLocal-Transformation konsequent bessere Ergebnisse lieferte.

Modelle, die den gLocal-Ansatz verwendeten, zeigten eine verbesserte Genauigkeit, wenn sie damit beauftragt wurden, ungewöhnliche Kategorien zu erkennen oder Bilder aus nur wenigen Beispielen zu identifizieren. Das deutet darauf hin, dass das Modell nicht nur von einer verbesserten globalen Organisation profitiert, sondern auch die Fähigkeit behält, subtile Unterschiede zwischen Bildern zu erkennen.

#Anomalieerkennung-Leistung

Bei Anomalieerkennungsaufgaben zeigten Modelle, die die gLocal-Transformation verwendeten, erhebliche Verbesserungen im Vergleich zu den ursprünglichen Darstellungen. Das ist besonders wichtig, da es die Fähigkeit des Netzwerks demonstriert, effektiv zu identifizieren, was ein "normales" Beispiel im Gegensatz zu einer Anomalie ist.

Die Leistung verbesserte sich über mehrere Datensätze hinweg und zeigt die Robustheit unseres Ansatzes. Modelle, die die gLocal-Transformation verwendeten, waren besser darin, ungewöhnliche Instanzen zu erkennen, was darauf hindeutet, dass ein gut organisierter Darstellungsraum zu besserer Generalisierung und Interpretation neuer Daten führt.

#Ausrichtung mit menschlichen Urteilen

Eines der Hauptziele unseres Ansatzes war es, zu bewerten, wie gut die transformierten Darstellungen mit menschlichen Ähnlichkeitsurteilen übereinstimmen. Um dies zu bewerten, führten wir eine Analyse der ähnlichen Darstellungen (RSA) durch, bei der wir die Ähnlichkeitsmatrizen, die aus menschlichen Urteilen erzeugt wurden, mit denen verglichen, die aus den Darstellungen neuronaler Netzwerke abgeleitet wurden.

Unsere Ergebnisse zeigen, dass die gLocal-Transformation Darstellungen liefert, die eng mit menschlichen Urteilen übereinstimmen, und nahezu die gleiche Leistung wie naive Transformationen erreichen. Das bestätigt, dass unsere Methode menschliche Konzepte von Ähnlichkeit effektiv erfasst, während sie die lokale Struktur der Darstellung bewahrt.

#Visualisierung der Transformationen

Um zusätzliche Einblicke zu geben, wie unsere Methode funktioniert, haben wir die benachbarten Bilder in verschiedenen Darstellungsräumen visualisiert. Die Ergebnisse zeigten, dass im ursprünglichen Raum visuell ähnliche Bilder tendenziell nah beieinander blieben. Nach der naiven Transformation gingen viele dieser Beziehungen jedoch verloren, was zu einem Verlust bedeutungsvoller Verbindungen zwischen ähnlichen Bildern führte.

Im Gegensatz dazu hielt die gLocal-Transformation die starken Beziehungen zwischen ähnlichen Bildern aufrecht und stellte sicher, dass die Gesamtstruktur kohärent blieb, während sie sich an das menschliche Verständnis anpasste. Diese Erkenntnis hebt die Effektivität unseres Ansatzes hervor, sowohl die globale als auch die lokale Organisation zu adressieren.

#Fazit

Wir haben gezeigt, dass die Ausrichtung der Darstellungen neuronaler Netzwerke mit menschlichen Ähnlichkeitsurteilen ihre Fähigkeit, Aufgaben zu erfüllen, die wenige Beispiele oder die Identifikation von Anomalien erfordern, erheblich verbessern kann. Die gLocal-Transformationsmethode erreicht dies, indem sie globale Ausrichtung mit lokaler Erhaltung kombiniert und einen strukturierten Darstellungsraum schafft, der menschliches Verständnis widerspiegelt.

Unsere Ergebnisse betonen die Wichtigkeit, menschliche Erkenntnisse in die Trainingsmethoden von KI zu integrieren, was nicht nur zu einer verbesserten Leistung führt, sondern auch eine tiefere Ausrichtung zwischen Modellen des maschinellen Lernens und menschlichen Konzepten fördert. Zukünftige Arbeiten werden das Potenzial breiterer Anwendungen dieser Methode erkunden, um verschiedene KI-Systeme durch bessere darstellerische Strukturen zu verbessern.