Het information bottleneck (informatieflessenhals) concept is een theoretisch kader uit de informatietheorie dat wordt toegepast binnen machine learning. Het doel is om een compacte representatie van een inputvariabele te vinden die maximaal relevante informatie behoudt voor het voorspellen van een outputvariabele, terwijl irrelevante details worden weggefilterd. Deze benadering onderscheidt zich van traditionele compressie- of feature-extractiemethoden doordat het expliciet focust op relevantie voor de doeltaak.
Toepassingen en voorbeelden
Het information bottleneck paradigma wordt gebruikt bij het ontwerpen en analyseren van deep learning-modellen, met name diepe neurale netwerken, waar het helpt om generalisatie en robuustheid te verklaren. Het wordt ook ingezet bij datacompressie, dimensiereductie en sommige clustering-algoritmen. In natuurlijke taalverwerking helpt het bijvoorbeeld bij het filteren van irrelevante informatie uit vectorrepresentaties.
Belangrijkste softwaretools, libraries en frameworks
Belangrijke tools voor implementatie zijn TensorFlow (met de tensorflow-compression library), PyTorch (met open source IB-implementaties) en gespecialiseerde libraries zoals Information Bottleneck Toolbox of Python-modules gericht op informatietheorie.
Recente ontwikkelingen en trends
Huidig onderzoek richt zich op het toepassen van information bottleneck op verschillende architecturen (zoals transformers, convolutionele netwerken) en het optimaliseren van training om robuustheid tegen ruis en adversariële aanvallen te verbeteren. Benaderingen als de Variational Information Bottleneck (VIB) maken een differentieerbare integratie in diepe modellen mogelijk. Het IB-kader wordt daarnaast gebruikt om het gedrag van grote foundation-modellen te verklaren en voor het ontwerpen van efficiëntere netwerken.