論文の概要: Understanding the Mechanics of SPIGOT: Surrogate Gradients for Latent Structure Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02357v1
• Date: Mon, 5 Oct 2020 21:56:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 20:20:38.121226
• Title: Understanding the Mechanics of SPIGOT: Surrogate Gradients for Latent Structure Learning
• Title（参考訳）: SPIGOTのメカニズムを理解する:潜在構造学習のためのサロゲート勾配
• Authors: Tsvetomila Mihaylova, Vlad Niculae, Andr\'e F. T. Martins
• Abstract要約: 潜在構造モデルは、言語データをモデリングするための強力なツールである。 これらのモデルのエンドツーエンドトレーニングの課題の1つは、ヌル勾配を持つargmax演算である。 下流学習目標を引き上げる角度から潜在構造学習を探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.506232306308977
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Latent structure models are a powerful tool for modeling language data: they can mitigate the error propagation and annotation bottleneck in pipeline systems, while simultaneously uncovering linguistic insights about the data. One challenge with end-to-end training of these models is the argmax operation, which has null gradient. In this paper, we focus on surrogate gradients, a popular strategy to deal with this problem. We explore latent structure learning through the angle of pulling back the downstream learning objective. In this paradigm, we discover a principled motivation for both the straight-through estimator (STE) as well as the recently-proposed SPIGOT - a variant of STE for structured models. Our perspective leads to new algorithms in the same family. We empirically compare the known and the novel pulled-back estimators against the popular alternatives, yielding new insight for practitioners and revealing intriguing failure cases.
• Abstract（参考訳）: 潜在構造モデルは、言語データのモデリングのための強力なツールであり、パイプラインシステムにおけるエラーの伝播とアノテーションのボトルネックを軽減し、同時にデータに関する言語的洞察を明らかにする。 これらのモデルのエンドツーエンドトレーニングの課題の1つは、ヌル勾配を持つargmax演算である。 本稿では,この問題に対する一般的な戦略であるsurrogategradientsに着目した。 我々は,下流の学習目標を後退させる角度から潜伏構造学習を検討する。 このパラダイムでは、ストレートスルー推定器(STE)と、最近提案された構造モデルに対するSTEの変種であるSPIGOTの両方に対する基本的動機を見出す。 私たちの視点は、同じ家族の新たなアルゴリズムにつながります。 我々は、既知のものと、小説の引き戻し推定を、人気のある代替案と比較し、実践者に新たな洞察を与え、興味深い失敗事例を明らかにします。

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