<div dir="ltr"><font face="arial, sans-serif">Ben Lengerich will be giving a seminar on "Interaction Effects: Helpful or Hurtful?" from <u style="">12:00 - 01:00 PM</u> on Feb 18 in Newell Simon Hall (NSH) 3305.</font><div><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div><div class="gmail_default"><font face="arial, sans-serif">CMU AI Seminar is sponsored by Fortive. Lunch will be served.<br></font></div><div class="gmail_default"><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div class="gmail_default"><font face="arial, sans-serif">Following are the details of the talk:</font></div></div><div class="gmail_default"><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div class="gmail_default"><div class="gmail_default"><font face="arial, sans-serif"><b>Title: </b>Interaction Effects: Helpful or Hurtful?<br></font></div><div class="gmail_default"><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div class="gmail_default"><font face="arial, sans-serif"><b>Abstract: </b><span style="color:rgb(0,0,0)">The large representational capacity of deep learning models is often viewed as a positive attribute which allows us to learn interactions of many input variables. However, large model classes can also present challenges for estimation. In this talk, we take special interest in learning interaction effects. First, we define interaction effects through the statistical framework of the functional ANOVA. By giving care to this definition, we encounter several surprising findings about the nature of interaction effects (e.g. all interaction effects look like XOR). Next, we find that traditional machine learning models (such as tree-based models) gain almost all of their predictive power from low-order interaction effects. Turning to deep models, we find that fully-connected networks tend to estimate a large amount of spurious interaction effects. Finally, we present a view of Dropout as a regularizer against interaction effects.</span></font></div><div class="gmail_default"><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div class="gmail_default"><font face="arial, sans-serif"><span style="color:rgb(0,0,0)"><b>Bio</b>: </span><span style="color:rgb(0,0,0)">Ben Lengerich is a Ph.D. student in the CS Department at Carnegie Mellon University, advised by Prof. Eric Xing.</span></font></div><div class="gmail_default"><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div class="gmail_default"><font face="arial, sans-serif">To learn more about the seminar series, please visit the <a href="http://www.cs.cmu.edu/~aiseminar/" target="_blank">website</a>. </font></div><font color="#888888"><div><br></div></font></div><div><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div style="margin:0px;padding:0px 0px 20px;width:864px;font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif"><div><div style="margin:8px 0px 0px;padding:0px"><div><div dir="ltr"><div><font color="#444444">Aayush Bansal</font><br></div><div><a href="http://www.cs.cmu.edu/~aayushb/" target="_blank">http://www.cs.cmu.edu/~aayushb/</a></div><div style="font-size:medium"><br></div></div><div style="font-size:medium"></div><div style="font-size:medium"></div></div></div><div style="font-size:medium"></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>