論文の概要: Finding the Winning Ticket of BERT for Binary Text Classification via Adaptive Layer Truncation before Fine-tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10951v1
• Date: Mon, 22 Nov 2021 02:22:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-23 15:24:19.313630
• Title: Finding the Winning Ticket of BERT for Binary Text Classification via Adaptive Layer Truncation before Fine-tuning
• Title（参考訳）: 微調整前の適応層トラニケーションによるバイナリテキスト分類のためのBERTの勝利点探索
• Authors: Jing Fan, Xin Zhang, Sheng Zhang
• Abstract要約: BERTをベースとしたモデルのサイズの異なるモデルを構築し、それらの予測を8つのバイナリ分類タスクで比較する。 結果は、完全なモデルよりもパフォーマンスが良い小さなサブネットワークが存在することを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.797987384189306
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In light of the success of transferring language models into NLP tasks, we ask whether the full BERT model is always the best and does it exist a simple but effective method to find the winning ticket in state-of-the-art deep neural networks without complex calculations. We construct a series of BERT-based models with different size and compare their predictions on 8 binary classification tasks. The results show there truly exist smaller sub-networks performing better than the full model. Then we present a further study and propose a simple method to shrink BERT appropriately before fine-tuning. Some extended experiments indicate that our method could save time and storage overhead extraordinarily with little even no accuracy loss.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルをnlpタスクに移すことの成功を踏まえて、完全なbertモデルが常に最善であるかどうかを問うとともに、複雑な計算をすることなく最先端のディープニューラルネットワークで勝利のチケットを見つけるための単純かつ効果的な方法が存在するのかを問う。 BERTをベースとしたモデルのサイズの異なるモデルを構築し、それらの予測を8つのバイナリ分類タスクで比較する。 結果は、完全なモデルよりもパフォーマンスが良い小さなサブネットワークが存在することを示している。 そこで本研究では,細調整前にBERTを適切に縮小する簡単な方法を提案する。 拡張実験により,本手法は精度を損なうことなく時間とストレージのオーバーヘッドを大幅に削減できる可能性が示唆された。

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