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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.6
- 수록면
- 1,135 - 1,141 (7page)
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Recently, convolutional neural networks have revealed remarkable classification performance on the ImageNet benchmark. Deep learning methods have successfully been applied to many fields including detection, reinforcement learning, natural language processing, etc. However, there is no clear understanding as to why deep learning methods perform well. In this paper, we investigate the knowledge distribution in neural network parameters specifically for policy networks. With both top-down and bottom-up investigation methods, we argue that the neurons in policy networks divide the labors in a modular way. We find that when there are too many neurons considering the complexity of the task, some neurons do not work at all, and can actually be removed for computational efficiency. Experiments on gym CartPole environment demonstrate our hypotheses.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. RELATED WORK
III. NEURON INVESTIGATION
IV. EXPERIMENT
V. CONCLUSION
References
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