論文の概要: Convolutional Neural Network Training with Distributed K-FAC

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00784v1
• Date: Wed, 1 Jul 2020 22:00:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 22:54:56.085654
• Title: Convolutional Neural Network Training with Distributed K-FAC
• Title（参考訳）: 分散K-FACを用いた畳み込みニューラルネットワークトレーニング
• Authors: J. Gregory Pauloski, Zhao Zhang, Lei Huang, Weijia Xu and Ian T. Foster
• Abstract要約: Kronecker-factored Approximate Curvature (K-FAC)はFisher Information Matrixの近似として最近提案されている。 本稿では、大規模畳み込みニューラルネットワーク(CNN)トレーニングにおけるスケーラブルなK-FAC設計とその適用性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.2773046188145
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training neural networks with many processors can reduce time-to-solution; however, it is challenging to maintain convergence and efficiency at large scales. The Kronecker-factored Approximate Curvature (K-FAC) was recently proposed as an approximation of the Fisher Information Matrix that can be used in natural gradient optimizers. We investigate here a scalable K-FAC design and its applicability in convolutional neural network (CNN) training at scale. We study optimization techniques such as layer-wise distribution strategies, inverse-free second-order gradient evaluation, and dynamic K-FAC update decoupling to reduce training time while preserving convergence. We use residual neural networks (ResNet) applied to the CIFAR-10 and ImageNet-1k datasets to evaluate the correctness and scalability of our K-FAC gradient preconditioner. With ResNet-50 on the ImageNet-1k dataset, our distributed K-FAC implementation converges to the 75.9% MLPerf baseline in 18-25% less time than does the classic stochastic gradient descent (SGD) optimizer across scales on a GPU cluster.
• Abstract（参考訳）: 多くのプロセッサでニューラルネットワークをトレーニングすることで、解決までの時間を削減することができるが、大規模な収束と効率を維持することは困難である。 Kronecker-factored Approximate Curvature (K-FAC)は、自然勾配オプティマイザで使用できるFisher Information Matrixの近似として最近提案されている。 本稿では、大規模畳み込みニューラルネットワーク(CNN)トレーニングにおけるスケーラブルなK-FAC設計とその適用性について検討する。 本研究では,階層配置戦略,逆フリーな2次勾配評価,動的K-FAC更新デカップリングなどの最適化手法について検討した。 我々は、CIFAR-10およびImageNet-1kデータセットに適用された残留ニューラルネットワーク(ResNet)を用いて、K-FAC勾配プレコンディショナーの正確性とスケーラビリティを評価する。 ImageNet-1kデータセット上のResNet-50により、分散K-FAC実装は、GPUクラスタ上のスケールにわたる古典的確率勾配降下(SGD)最適化よりも18～25%の時間で75.9%のMLPerfベースラインに収束する。

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