論文の概要: Trainable Weight Averaging: A General Approach for Subspace Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13104v3
• Date: Fri, 11 Aug 2023 09:09:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-08-14 18:01:09.432130
• Title: Trainable Weight Averaging: A General Approach for Subspace Training
• Title（参考訳）: 訓練可能な重量平均化:サブスペーストレーニングのための一般的なアプローチ
• Authors: Tao Li, Zhehao Huang, Yingwen Wu, Zhengbao He, Qinghua Tao, Xiaolin Huang, Chih-Jen Lin
• Abstract要約: 低次元サブスペースにおけるディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングは、効率的なトレーニングとより良いパフォーマンスを達成する上で有望な方向である。 サブスペーストレーニングのための一般的なアプローチであるemphTrainable Weight Averaging (TWA)を提案する。 TWAは部分空間抽出の点で効率的であり、一般化が容易である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.58652836107849
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training deep neural networks (DNNs) in low-dimensional subspaces is a promising direction for achieving efficient training and better generalization performance. Our previous work extracts the subspaces by performing the dimension reduction method over the training trajectory, which verifies that DNN could be well-trained in a tiny subspace. However, that method is inefficient for subspace extraction and numerically unstable, limiting its applicability to more general tasks. In this paper, we connect subspace training to weight averaging and propose \emph{Trainable Weight Averaging} (TWA), a general approach for subspace training. TWA is efficient in terms of subspace extraction and easy to use, making it a promising new optimizer for DNN's training. Our design also includes an efficient scheme that allows parallel training across multiple nodes to handle large-scale problems and evenly distribute the memory and computation burden to each node. TWA can be used for both efficient training and generalization enhancement, for different neural network architectures, and for various tasks from image classification and object detection, to neural language processing. The code of implementation is available at https://github.com/nblt/TWA, which includes extensive experiments covering various benchmark computer vision and neural language processing tasks with various architectures.
• Abstract（参考訳）: 低次元部分空間におけるディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングは、効率的なトレーニングとより良い一般化性能を達成する上で有望な方向である。 本研究は,DNNが小部分空間で十分に訓練可能であることを検証したトレーニング軌道上の次元低減法を用いて,部分空間を抽出する。 しかし、この手法は部分空間抽出に非効率であり、数値的に不安定であり、より一般的なタスクに適用可能である。 本稿では,部分空間トレーニングを平均化に結び付けて,部分空間トレーニングの一般的なアプローチである \emph{Trainable Weight Averaging} (TWA) を提案する。 TWAは、サブスペース抽出の点で効率的で使いやすく、DNNのトレーニングに期待できる新しいオプティマイザである。 また,大規模な問題に対処し,各ノードにメモリと計算負荷を均等に分散する並列トレーニングを,複数のノードで行うことができる。 twaは、効率的なトレーニングと一般化の強化、さまざまなニューラルネットワークアーキテクチャ、画像分類やオブジェクト検出からニューラルネットワーク処理に至るまで、さまざまなタスクに使用することができる。 実装コードはhttps://github.com/nblt/twaで利用可能であり、様々なアーキテクチャによるベンチマークコンピュータビジョンとニューラルネットワーク処理タスクをカバーする広範な実験が含まれている。

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