論文の概要: Local Critic Training for Model-Parallel Learning of Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01963v1
• Date: Wed, 3 Feb 2021 09:30:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-04 23:18:48.500368
• Title: Local Critic Training for Model-Parallel Learning of Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークのモデル並列学習のための局所批判訓練
• Authors: Hojung Lee, Cho-Jui Hsieh, Jong-Seok Lee
• Abstract要約: そこで我々は,局所的批判訓練と呼ばれる新しいモデル並列学習手法を提案する。 提案手法は,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)の両方において,階層群の更新プロセスの分離に成功したことを示す。 また,提案手法によりトレーニングされたネットワークを構造最適化に利用できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.69202357137452
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel model-parallel learning method, called local critic training, which trains neural networks using additional modules called local critic networks. The main network is divided into several layer groups and each layer group is updated through error gradients estimated by the corresponding local critic network. We show that the proposed approach successfully decouples the update process of the layer groups for both convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs). In addition, we demonstrate that the proposed method is guaranteed to converge to a critical point. We also show that trained networks by the proposed method can be used for structural optimization. Experimental results show that our method achieves satisfactory performance, reduces training time greatly, and decreases memory consumption per machine. Code is available at https://github.com/hjdw2/Local-critic-training.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ローカル批判ネットワークと呼ばれる追加モジュールを用いてニューラルネットワークを訓練する,新しいモデル並列学習手法であるlocal critic trainingを提案する。 主ネットワークは複数の層群に分けられ、各層群は対応する局所批評家ネットワークによって推定される誤差勾配によって更新される。 提案手法は,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)の両方において,階層群の更新プロセスの分離に成功したことを示す。 さらに,提案手法は臨界点に収束することが保証されていることを示す。 また,提案手法により学習したネットワークを構造最適化に利用できることを示す。 実験の結果,本手法は良好な性能を示し,トレーニング時間を大幅に短縮し,マシン当たりのメモリ消費量を削減できることがわかった。 コードはhttps://github.com/hjdw2/Local-critic-trainingで入手できる。

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