論文の概要: PowerNorm: Rethinking Batch Normalization in Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.07845v2
• Date: Sun, 28 Jun 2020 07:12:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 20:27:01.919654
• Title: PowerNorm: Rethinking Batch Normalization in Transformers
• Title（参考訳）: PowerNorm: トランスフォーマーのバッチ正規化を再考
• Authors: Sheng Shen, Zhewei Yao, Amir Gholami, Michael W. Mahoney, Kurt Keutzer
• Abstract要約: 自然言語処理(NLP)におけるニューラルネットワーク(NN)モデルの正規化法は層正規化(LN)である LN は BN (naive/vanilla) の使用が NLP タスクの大幅な性能低下をもたらすという経験的観察により好まれる。 本稿では,この問題を解決する新しい正規化手法である電力正規化(PN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.14956636022957
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The standard normalization method for neural network (NN) models used in Natural Language Processing (NLP) is layer normalization (LN). This is different than batch normalization (BN), which is widely-adopted in Computer Vision. The preferred use of LN in NLP is principally due to the empirical observation that a (naive/vanilla) use of BN leads to significant performance degradation for NLP tasks; however, a thorough understanding of the underlying reasons for this is not always evident. In this paper, we perform a systematic study of NLP transformer models to understand why BN has a poor performance, as compared to LN. We find that the statistics of NLP data across the batch dimension exhibit large fluctuations throughout training. This results in instability, if BN is naively implemented. To address this, we propose Power Normalization (PN), a novel normalization scheme that resolves this issue by (i) relaxing zero-mean normalization in BN, (ii) incorporating a running quadratic mean instead of per batch statistics to stabilize fluctuations, and (iii) using an approximate backpropagation for incorporating the running statistics in the forward pass. We show theoretically, under mild assumptions, that PN leads to a smaller Lipschitz constant for the loss, compared with BN. Furthermore, we prove that the approximate backpropagation scheme leads to bounded gradients. We extensively test PN for transformers on a range of NLP tasks, and we show that it significantly outperforms both LN and BN. In particular, PN outperforms LN by 0.4/0.6 BLEU on IWSLT14/WMT14 and 5.6/3.0 PPL on PTB/WikiText-103. We make our code publicly available at \url{https://github.com/sIncerass/powernorm}.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)で使用されるニューラルネットワーク(NN)モデルの標準正規化方法は、層正規化(LN)である。 これはコンピュータビジョンで広く採用されているバッチ正規化(bn)とは異なる。 NLP における LN の使用は、主に BN の使用が NLP タスクの大幅な性能低下をもたらすという経験的観察によるものであるが、その基礎となる理由を深く理解することは必ずしも明確ではない。 本稿では,BNがLNと比較して低性能である理由を理解するため,NLPトランスフォーマーモデルの系統的研究を行う。 バッチ次元にわたるNLPデータの統計は、トレーニングを通して大きな変動を示す。 これにより BN がネーティブな実装であれば不安定となる。 そこで我々は,この問題を解決する新しい正規化手法である電力正規化(PN)を提案する。 i) BN におけるゼロ平均正規化を緩和する 二 変動の安定化を図るために、バッチ統計に代えて、実行中の二次平均を組み込むこと (iii)フォワードパスに走行統計を組み込むための近似バックプロパゲーションを用いる。 理論上、軽微な仮定の下では、PN は損失に対して BN よりも小さいリプシッツ定数をもたらすことを示す。 さらに,近似バックプロパゲーションスキームが境界勾配をもたらすことを証明した。 我々は,NLPタスクにおける変圧器のPNを広範囲にテストし,LNとBNの両方で有意に優れていたことを示す。 特にPNは、IWSLT14/WMT14では0.4/0.6BLEU、PTB/WikiText-103では5.6/3.0PPLより優れている。 コードは \url{https://github.com/ sincerass/powernorm} で公開しています。

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