論文の概要: SS-SAM : Stochastic Scheduled Sharpness-Aware Minimization for Efficiently Training Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09962v1
• Date: Fri, 18 Mar 2022 13:57:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-21 18:31:37.870926
• Title: SS-SAM : Stochastic Scheduled Sharpness-Aware Minimization for Efficiently Training Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: SS-SAM : 深いニューラルネットワークを効果的に訓練するための確率的スケジューリング型シャープネス認識最小化
• Authors: Yang Zhao, Hao Zhang and Xiuyuan Hu
• Abstract要約: 適切なスケジューリング機能があれば、モデルが同等あるいはそれ以上のパフォーマンスを達成するように訓練できることが示されます。 適切なスケジューリング機能があれば、モデルがより少ない計算コストで同等あるいはさらに優れたパフォーマンスを達成するように訓練できることが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.937644559223548
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: By driving optimizers to converge to flat minima, sharpness-aware minimization (SAM) has shown the power to improve the model generalization. However, SAM requires to perform two forward-backward propagations for one parameter update, which largely burdens the practical computation. In this paper, we propose a novel and efficient training scheme, called Stochastic Scheduled SAM (SS-SAM). Specifically, in SS-SAM, the optimizer is arranged by a predefined scheduling function to perform a random trial at each update step, which would randomly select to perform the SGD optimization or the SAM optimization. In this way, the overall count of propagation pair could be largely reduced. Then, we empirically investigate four typical types of scheduling functions, and demonstrates the computational efficiency and their impact on model performance respectively. We show that with proper scheduling functions, models could be trained to achieve comparable or even better performance with much lower computation cost compared to models trained with only SAM training scheme.
• Abstract（参考訳）: 最適化器をフラットミニマに収束させることで、シャープネス認識最小化(sam)はモデル一般化を改善する力を示した。 しかし、SAMは1つのパラメータの更新のために2つの前向きのプロパゲーションを実行する必要がある。 本稿では,Stochastic Scheduled SAM (SS-SAM) と呼ばれる新しい,効率的なトレーニング手法を提案する。 具体的には、SS-SAMでは、オプティマイザを事前定義されたスケジューリング関数で配置し、各更新ステップでランダムトライアルを行い、SGD最適化やSAM最適化をランダムに選択する。 このようにして、伝播対の総数を大幅に減らすことができる。 そこで本研究では,4種類のスケジューリング関数を実験的に検討し,それぞれがモデル性能に与える影響と計算効率を実証する。 適切なスケジューリング関数では、SAMトレーニングスキームのみを用いて訓練されたモデルと比較して、計算コストをはるかに低くして、同等またはさらに優れた性能を達成するよう訓練できることを示す。

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