Aktivaatiorepresentaatioiden

Aktivaatiorepresentaatioiden käsite kuvaa neural networkin kerrosten tuottamia aktivaatioarvoja, jotka muodostavat syötteen tilapäisen esityksen. Kun syöte etenee verkon läpi, jokainen kerros tuottaa joukon arvoja, joiden avulla verkko voi jatkaa tai muuttaa tiedon käsittelyä. Näiden arvojen kokonaisuutta sanotaan aktivaatiorepresentaatioksi kyseisessä kerroksessa.

Aktivaatiorepresentaatioiden ominaisuudet riippuvat arkkitehtuurista, aktivaatiofunktiosta ja koulutuksesta sekä syötteen ominaisuuksista. Varhaiset kerrokset yleensä muodostavat matalamman tason piirteitä, kun taas syvemmät kerrokset voivat esittää korkeammankaltaisia ja abstraktimpia piirteitä. Erilaiset mallit, kuten konvoluutioneuroverkot ja transformereiden kerrokset, tuottavat erilaisia representaatioita ja kerrosten välisiä tiedonkulkuja.

Käyttötarkoitukset liikkuvat sekä tutkimuksen että sovellusten puolella. Aktivaatiot voivat auttaa ymmärtämään, miten malli erottaa luokkia, tunnistamaan samankaltaiset syötteet ja arvioimaan mallin luotettavuutta novan datan kohdalla. Representaatioita voidaan myös hyödyntää siirto-oppimisessa, komplementaaristen ominaisuuksien löytämisessä sekä tulkinnan tukemisessa.

Tulkinnan ja vertailun työkaluja ovat muun muassa representational similarity analysis (RSA), mutual information -pohjaiset mittaukset sekä dimensiobilisointimenetelmät kuten PCA, t-SNE ja UMAP. Aktivaatiorepresentaatioiden analysointi on keskeinen osa nykyaikaista interpretabilityä ja representaatio-opetusta syväoppimisessa.