論文の概要: Characterizing signal propagation to close the performance gap in unnormalized ResNets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08692v2
• Date: Wed, 27 Jan 2021 11:28:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-03-21 08:07:20.915321
• Title: Characterizing signal propagation to close the performance gap in unnormalized ResNets
• Title（参考訳）: 非正規化再ネットの性能ギャップを閉じる信号伝搬特性
• Authors: Andrew Brock, Soham De, Samuel L. Smith
• Abstract要約: バッチ正規化は、バッチ内のトレーニング例間の独立性を破り、計算とメモリオーバーヘッドを発生させ、しばしば予期せぬバグを引き起こす。 我々は,フォワードパス上での信号伝搬を特徴付ける簡易な解析ツールセットを提案し,これらのツールを用いて活性化正規化層を必要とせず,高パフォーマンスのresnetを設計する。 私たちの成功に重大なのは、最近提案された重量標準化の適応版です。 解析ツールは、チャネルごとのアクティベーション手段が深さとともに成長しないようにすることで、ReLUやSwishのアクティベーション機能付きネットワークにおける信号の保存方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.638397557336663
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Batch Normalization is a key component in almost all state-of-the-art image classifiers, but it also introduces practical challenges: it breaks the independence between training examples within a batch, can incur compute and memory overhead, and often results in unexpected bugs. Building on recent theoretical analyses of deep ResNets at initialization, we propose a simple set of analysis tools to characterize signal propagation on the forward pass, and leverage these tools to design highly performant ResNets without activation normalization layers. Crucial to our success is an adapted version of the recently proposed Weight Standardization. Our analysis tools show how this technique preserves the signal in networks with ReLU or Swish activation functions by ensuring that the per-channel activation means do not grow with depth. Across a range of FLOP budgets, our networks attain performance competitive with the state-of-the-art EfficientNets on ImageNet.
• Abstract（参考訳）: バッチ正規化(Batch Normalization)は、ほぼすべての最先端のイメージ分類器において重要なコンポーネントであるが、バッチ内のトレーニング例間の独立性を破り、計算とメモリのオーバーヘッドを発生させ、しばしば予期せぬバグを引き起こすという、実践的な課題も導入している。 初期化時の深い再ネットの最近の理論的解析に基づいて,フォワードパス上での信号伝搬を特徴付ける簡易な解析ツールセットを提案し,これらのツールを用いて活性化正規化層を必要とせず,高性能な再ネットを設計する。 私たちの成功には、最近提案された重みの標準化の適応バージョンが不可欠です。 解析ツールは、チャネルごとのアクティベーション手段が深さとともに成長しないようにすることで、ReLUやSwishのアクティベーション機能付きネットワークにおける信号の保存方法を示す。 FLOP予算の範囲で、私たちのネットワークはImageNet上の最先端のEfficientNetsと競合するパフォーマンスを実現しています。

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