Auto-Encoders, Distributed Training and Information Representation in Deep Neural Networks

L'objectif de cette thèse est de présenter ma modeste contribution  à l'effort collectif de l'humanité pour comprendre l'intelligence et construire des machines intelligentes. Ceci est une thèse par articles (cinq au total), tous représentant une entreprise personnelle dans laquelle j'ai consacré beaucoup d'énergie.  Les articles sont présentés en ordre chronologique, et ils touchent principalement à deux sujets : l'apprentissage de représentations et l'optimisation. Les articles des chapitres 3, 5 et 9 sont dans la première catégorie, et ceux des chapitres 7 et 11 sont dans la seconde catégorie.  Dans le premier article, nous partons de l'idée de modéliser la géométrie des données en entraînant un auto-encodeur débruitant qui reconstruit les données après qu'on les ait perturbées. Nous établissons un lien entre les auto-encodeurs contractifs et les auto-encodeurs débruitants. Notre contribution majeure consiste à démontrer mathématiquement une propriété intéressante qu'ont les solutions optimales aux auto-encodeurs débruitants lorsqu'ils sont définis à partir de bruit additif gaussien. Plus spécifiquement, nous démontrons qu'ils apprennent le score de la densité de probabilité. Nous présentons un ensemble de méthodes pratiques par lesquelles ce résultat nous permet de transformer un auto-encodeur en modèle génératif. Nous menons certaines expériences dans le but d'apprendre la géométrie locale des distributions de données.  Dans le second article, nous continuons dans la même ligne d'idées en construisant un modèle génératif basé sur l'apprentissage de distributions conditionnelles. Cet exercice se fait dans un cadre plus général et nous nous concentrons sur les propriétés de la chaine de Markov obtenu par échantillonnage de Gibbs. à l'aide d'une petite modification lors de la construction de la chaine de Markov, nous obtenons un modèle que l'on nomme "Generative Stochastic Networks". Plusieurs copies de ce modèle peuvent se combiner pour créer une hiérarchie de représentations abstraites servant à mieux représenter la nature des données. Nous présentons des expériences sur l'ensemble de données MNIST et sur le remplissage d'images trouées.  Dans notre troisième article, nous présentons un nouveau paradigme pour l'optimisation parallèle. Nous proposons d'utiliser un ensemble de noeuds de calcul pour évaluer les coefficients nécessaires à faire de l'échantillonnage préférentiel sur les données d'entraînement. Cette idée ressemble beaucoup à l'apprentissage avec curriculum qui est une méthode dans laquelle l'ordre des données fournies au modèle est choisi avec beaucoup de soin dans le but de faciliter l'apprentissage. Nous comparons les résultats expérimentaux observés à ceux anticipés en terme de réduction de variance sur les gradients.  Dans notre quatrième article, nous revenons au concept d'apprentissage de représentations et nous cherchons à savoir s'il serait possible de définir une notion utile de "contenu en information" dans le contexte de couches de réseaux neuronaux. Ceci nous intéresse en particulier parce qu'il y a une sorte de paradoxe avec les réseaux profonds qui sont déterministes. Les couches les plus profondes ont des meilleures représentations que les premières couches, mais si l'on regarde strictement avec le point de vue de l'entropie (venant de la théorie de l'information) il est impossible qu'une couche plus profonde contienne plus d'information qu'une couche à l'entrée. Nous développons une méthode d'entraînement de classifieur linéaire sur chaque couche du modèle étudié (dont les paramètres sont maintenant figés pendant l'étude). Nous appelons ces classifeurs des "sondes linéaires de classification", et nous nous en servons pour mieux comprendre la dynamique particulière de l'entraînement d'un réseau profond. Nous présentons des expériences menées sur des gros modèles (Inception v3 et ResNet-50), et nous découvrons une propriété étonnante : la performance de ces sondes augmente de manière monotone lorsque l'on descend dans les couches plus profondes.  Dans le cinquième article, nous retournons à l'optimisation, et nous étudions la courbure de l'espace de la fonction de perte. Nous regardons les vecteurs propres dominants de la matrice hessienne, et nous explorons les gains potentiels dans ces directions s'il était possible de faire un pas d'une longueur optimale. Nous sommes principalement intéressés par les gains dans les directions associées aux valeurs propres négatives car celles-ci sont généralement ignorées par les méthodes populaire d'optimisation convexes. L'étude de la matrice hessienne demande des coûts énormes en calcul, et nous devons nous limiter à des expérience sur les données MNIST. Nous découvrons que des gains très importants peuvent être réalisés dans les directions de courbure négative, et que les longueurs de pas optimales sont beaucoup plus grandes que celles suggérées par la littérature existante.

Keyphrases: Réseaux neuronaux, Apprentissage profond, Apprentissage de représentations, Auto-encodeurs débruitants, Optimisation Non-convexe