論文の概要: Exploring Heterogeneous Characteristics of Layers in ASR Models for More Efficient Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04267v1
• Date: Fri, 8 Oct 2021 17:25:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-11 14:42:42.819069
• Title: Exploring Heterogeneous Characteristics of Layers in ASR Models for More Efficient Training
• Title（参考訳）: 効率的学習のためのasrモデルにおける不均一な層特性の探索
• Authors: Lillian Zhou, Dhruv Guliani, Andreas Kabel, Giovanni Motta, Fran\c{c}oise Beaufays
• Abstract要約: ランとモデルサイズにまたがるこれらの層の安定性について検討する。 群正規化は, 群形成を乱すことなく適用できる可能性が示唆された。 これらの知見をフェデレートラーニングに適用して,トレーニング手順の改善を図る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3999481573773072
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformer-based architectures have been the subject of research aimed at understanding their overparameterization and the non-uniform importance of their layers. Applying these approaches to Automatic Speech Recognition, we demonstrate that the state-of-the-art Conformer models generally have multiple ambient layers. We study the stability of these layers across runs and model sizes, propose that group normalization may be used without disrupting their formation, and examine their correlation with model weight updates in each layer. Finally, we apply these findings to Federated Learning in order to improve the training procedure, by targeting Federated Dropout to layers by importance. This allows us to reduce the model size optimized by clients without quality degradation, and shows potential for future exploration.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースのアーキテクチャは、その過度なパラメータ化とレイヤの非均一な重要性を理解することを目的とした研究の対象となっている。 これらのアプローチを自動音声認識に適用し,最先端のコンフォーメータモデルが一般に複数の環境層を有することを示す。 ランとモデルサイズにまたがるこれらの層の安定性について検討し、群正規化をその形成を乱すことなく使用することを提案し、各層におけるモデル重みの更新とそれらの相関について検討する。 最後に,これらの知見をフェデレーション学習に適用して,レイヤへのフェデレーションドロップアウトを重要視することで,トレーニング手順を改善する。 これにより、品質劣化なしにクライアントによって最適化されたモデルサイズを削減でき、将来の探索の可能性を示します。

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