Moments of Clarity: Streamlining Latent Spaces in Machine Learning using Moment Pooling

许多机器学习应用涉及学习数据的潜在表示，这通常是高维且难以直接解释的。在这项工作中，我们提出了“Moment Pooling”技术，这是Deep Sets网络的一种自然扩展，可以极大地降低这些网络的潜在空间维度，同时保持或甚至提高性能。Moment Pooling将Deep Sets中的求和推广到任意多元矩，这使得模型可以在固定潜在维度下实现更高的有效潜在维度。我们通过将Energy Flow Networks（EFNs）扩展为Moment EFNs，将Moment Pooling应用于夸克/胶子喷注分类的对撞机物理任务。我们发现，潜在维度仅为1的Moment EFNs的表现与具有更高潜在维度的普通EFNs相似。这个小的潜在维度允许直接可视化和解释内部表示，从而使得可以以闭合形式提取所学的内部喷注表示。

本文旨在解决机器学习应用中的一个问题，即学习高维数据的潜在表示，这种表示通常难以直接解释。作者提出了Moment Pooling的方法，将Deep Sets网络中的求和推广到任意多元矩，从而在保持或提高性能的同时，大大降低了网络的潜在空间维度。

Moment Pooling是本文提出的关键思路，将Deep Sets网络中的求和推广到任意多元矩，从而实现了更高的有效潜在维度。

本文将Moment Pooling应用于夸克/胶子喷注分类的碰撞机物理任务，扩展了Energy Flow Networks（EFNs）到Moment EFNs。实验表明，潜在维度为1的Moment EFNs的性能与潜在维度更高的普通EFNs相当。这种小的潜在维度使得内部表示可以直接可视化和解释，进而可以在闭合形式下提取所学的内部喷注表示。

最近的相关研究包括Deep Sets和Energy Flow Networks等。