論文の概要: Locally Supervised Learning with Periodic Global Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00821v1
• Date: Mon, 1 Aug 2022 13:06:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-02 14:16:17.565714
• Title: Locally Supervised Learning with Periodic Global Guidance
• Title（参考訳）: 周期的グローバルガイダンスを用いた局所教師付き学習
• Authors: Hasnain Irshad Bhatti and Jaekyun Moon
• Abstract要約: ニューラルネットワークの局所的ロスに基づくトレーニングにおいて,グローバルな目的を反復的に再現するために,周期的ガイド付き局所学習(PGL)を提案する。 本稿では,メモリフットプリントが低い場合に,簡単な周期的ガイダンス方式によって大幅な性能向上が期待できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.41730292017383
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Locally supervised learning aims to train a neural network based on a local estimation of the global loss function at each decoupled module of the network. Auxiliary networks are typically appended to the modules to approximate the gradient updates based on the greedy local losses. Despite being advantageous in terms of parallelism and reduced memory consumption, this paradigm of training severely degrades the generalization performance of neural networks. In this paper, we propose Periodically Guided local Learning (PGL), which reinstates the global objective repetitively into the local-loss based training of neural networks primarily to enhance the model's generalization capability. We show that a simple periodic guidance scheme begets significant performance gains while having a low memory footprint. We conduct extensive experiments on various datasets and networks to demonstrate the effectiveness of PGL, especially in the configuration with numerous decoupled modules.
• Abstract（参考訳）: 局所教師付き学習は、ネットワークの各分離モジュールにおけるグローバル損失関数の局所的な推定に基づいて、ニューラルネットワークをトレーニングすることを目的としている。 補助ネットワークは通常、局所的な損失に基づいて勾配更新を近似するためにモジュールに追加される。 並列性やメモリ消費の削減という点では有利だが、この訓練パラダイムはニューラルネットワークの一般化性能を著しく低下させる。 本稿では,主にモデルの一般化能力を高めるために,ニューラルネットワークの局所的ロスに基づくトレーニングに世界目標を反復的に再提示する周期的ガイド付き局所学習(PGL)を提案する。 単純な周期的誘導スキームは、メモリフットプリントを低くしながら、大幅なパフォーマンス向上をもたらすことを示す。 我々は,PGLの有効性を示すために,様々なデータセットやネットワーク上で広範囲に実験を行った。

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