論文の概要: LeRaC: Learning Rate Curriculum

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09180v1
• Date: Wed, 18 May 2022 18:57:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-20 11:59:49.675090
• Title: LeRaC: Learning Rate Curriculum
• Title（参考訳）: LeRaC: 学習率カリキュラム
• Authors: Florinel-Alin Croitoru, Nicolae-Catalin Ristea, Radu Tudor Ionescu, Nicu Sebe
• Abstract要約: ラーニングレートカリキュラム(LeRaC)と呼ばれる新しいカリキュラム学習手法を提案する。 LeRaCは、ニューラルネットワークの各レイヤ毎に異なる学習率を使用して、最初のトレーニングエポックの間、データなしのカリキュラムを作成します。 Smoothing(CBS)によるCurriculum(Curriculum)との比較を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.07405192100371
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most curriculum learning methods require an approach to sort the data samples by difficulty, which is often cumbersome to perform. In this work, we propose a novel curriculum learning approach termed Learning Rate Curriculum (LeRaC), which leverages the use of a different learning rate for each layer of a neural network to create a data-free curriculum during the initial training epochs. More specifically, LeRaC assigns higher learning rates to neural layers closer to the input, gradually decreasing the learning rates as the layers are placed farther away from the input. The learning rates increase at various paces during the first training iterations, until they all reach the same value. From this point on, the neural model is trained as usual. This creates a model-level curriculum learning strategy that does not require sorting the examples by difficulty and is compatible with any neural network, generating higher performance levels regardless of the architecture. We conduct comprehensive experiments on eight datasets from the computer vision (CIFAR-10, CIFAR-100, Tiny ImageNet), language (BoolQ, QNLI, RTE) and audio (ESC-50, CREMA-D) domains, considering various convolutional (ResNet-18, Wide-ResNet-50, DenseNet-121), recurrent (LSTM) and transformer (CvT, BERT, SepTr) architectures, comparing our approach with the conventional training regime. Moreover, we also compare with Curriculum by Smoothing (CBS), a state-of-the-art data-free curriculum learning approach. Unlike CBS, our performance improvements over the standard training regime are consistent across all datasets and models. Furthermore, we significantly surpass CBS in terms of training time (there is no additional cost over the standard training regime for LeRaC).
• Abstract（参考訳）: ほとんどのカリキュラム学習方法は、データサンプルを難易度でソートするアプローチを必要とする。 本研究では,ニューラルネットワークの各層に異なる学習率を用いることで,初等訓練期間中にデータフリーのカリキュラムを作成する,LeRaC(Learning Rate Curriculum)と呼ばれる新しいカリキュラム学習手法を提案する。 より具体的には、leracは入力に近い神経層に高い学習率を割り当て、その層が入力から遠ざかるにつれて徐々に学習率を減少させる。 学習速度は、最初のトレーニングイテレーションで様々なペースで上昇し、全員が同じ値に達するまで上昇します。 この点から、ニューラルモデルは通常のように訓練される。 これにより、難易度によるサンプルのソートを必要とせず、任意のニューラルネットワークと互換性を持ち、アーキテクチャに関係なく高いパフォーマンスレベルを生成する、モデルレベルのカリキュラム学習戦略が生まれます。 コンピュータビジョン(CIFAR-10, CIFAR-100, Tiny ImageNet)、言語(BoolQ, QNLI, RTE)、音声(ESC-50, CREMA-D)の8つのデータセットについて総合的な実験を行い、様々な畳み込み(ResNet-18, Wide-ResNet-50, DenseNet-121)、再帰(LSTM)、トランスフォーマー(CvT, BERT, SepTr)アーキテクチャを考察した。 さらに,データフリーなカリキュラム学習手法であるsmoiseing (cbs) によるカリキュラムとの比較を行った。 CBSとは異なり、標準的なトレーニングシステムに対するパフォーマンス改善は、すべてのデータセットとモデルで一貫しています。 さらに、トレーニング時間という点ではCBSをはるかに上回りました(LeRaCの標準トレーニング体制には追加費用はありません)。

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