論文の概要: Extrapolation for Large-batch Training in Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05720v1
• Date: Wed, 10 Jun 2020 08:22:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 04:30:17.614235
• Title: Extrapolation for Large-batch Training in Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習における大規模バッチトレーニングのための外挿法
• Authors: Tao Lin, Lingjing Kong, Sebastian U. Stich, Martin Jaggi
• Abstract要約: 我々は、バリエーションのホストが、我々が提案する統一されたフレームワークでカバー可能であることを示す。 本稿では,この手法の収束性を証明し,ResNet,LSTM,Transformer上での経験的性能を厳格に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.61259487233214
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning networks are typically trained by Stochastic Gradient Descent (SGD) methods that iteratively improve the model parameters by estimating a gradient on a very small fraction of the training data. A major roadblock faced when increasing the batch size to a substantial fraction of the training data for improving training time is the persistent degradation in performance (generalization gap). To address this issue, recent work propose to add small perturbations to the model parameters when computing the stochastic gradients and report improved generalization performance due to smoothing effects. However, this approach is poorly understood; it requires often model-specific noise and fine-tuning. To alleviate these drawbacks, we propose to use instead computationally efficient extrapolation (extragradient) to stabilize the optimization trajectory while still benefiting from smoothing to avoid sharp minima. This principled approach is well grounded from an optimization perspective and we show that a host of variations can be covered in a unified framework that we propose. We prove the convergence of this novel scheme and rigorously evaluate its empirical performance on ResNet, LSTM, and Transformer. We demonstrate that in a variety of experiments the scheme allows scaling to much larger batch sizes than before whilst reaching or surpassing SOTA accuracy.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングネットワークは、訓練データのごくわずかな部分の勾配を推定することによってモデルパラメータを反復的に改善するSGD(Stochastic Gradient Descent)法によって訓練される。 トレーニング時間を改善するためのトレーニングデータのかなりの部分にバッチサイズを拡大する際に直面する大きな障害は、パフォーマンスの持続的劣化(一般化ギャップ)である。 この問題に対処するため,最近の研究では,確率勾配を計算する際にモデルパラメータに小さな摂動を加え,平滑化効果による一般化性能の向上を報告している。 しかし、このアプローチはよく理解されておらず、しばしばモデル固有のノイズと微調整を必要とする。 これらの欠点を軽減するため,計算効率のよい外挿法(外挿法)を用いて最適化軌道の安定化を図ることを提案する。 この原理に基づくアプローチは最適化の観点から十分に基礎を置き、我々が提案する一連のバリエーションを統一したフレームワークでカバーできることを示す。 本稿では,この手法の収束性を証明し,ResNet,LSTM,Transformer上での経験的性能を厳格に評価する。 様々な実験において,SOTAの精度を達成または超過しながら,従来よりもはるかに大きなバッチサイズにスケールできることを示した。

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