Was ist Information Bottleneck?

Der Information Bottleneck (IB) ist ein Prinzip aus der Informationstheorie, das darauf abzielt, die relevanten Informationen eines Eingabedatensatzes zu extrahieren und gleichzeitig irrelevante Details zu verwerfen. Es wurde von Naftali Tishby und seinen Kollegen eingeführt.

Das Grundkonzept des Information Bottleneck ist es, eine komprimierte Darstellung \( T \) der Eingabevariablen \( X \) zu finden, die so viel wie möglich über eine Zielvariable \( Y \) beibehält. Dies wird durch die Maximierung der gegenseitigen Information \( I(T;Y) \) und die Minimierung der gegenseitigen Information \( I(T;X) \) erreicht. Mathematisch wird dies oft als Optimierungsproblem formuliert:

\[ \min_{p(t|x)} \left[ I(T;X) - \beta I(T;Y) \right] \]

wobei \( \beta \) ein Lagrange-Multiplikator ist, der das Verhältnis zwischen Kompression und Relevanz steuert.

Dieses Prinzip wird in verschiedenen Bereichen angewendet, einschließlich maschinellem Lernen und neuronalen Netzen, um Modelle zu trainieren, die effizient und generalisierbar sind.