論文の概要: How Does Sharpness-Aware Minimization Minimize Sharpness?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05729v1
• Date: Thu, 10 Nov 2022 17:56:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 14:57:40.349130
• Title: How Does Sharpness-Aware Minimization Minimize Sharpness?
• Title（参考訳）: シャープネス認識最小化はシャープネスを最小化するか?
• Authors: Kaiyue Wen, Tengyu Ma, Zhiyuan Li
• Abstract要約: シャープネス・アウェアの最小化(SAM)は、ディープニューラルネットワークの一般化を改善するための非常に効果的な正規化手法である。 本稿では、SAMが基礎となるメカニズムを規則化し、明確化するという正確なシャープネスの概念を厳格に説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.90109733192208
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sharpness-Aware Minimization (SAM) is a highly effective regularization technique for improving the generalization of deep neural networks for various settings. However, the underlying working of SAM remains elusive because of various intriguing approximations in the theoretical characterizations. SAM intends to penalize a notion of sharpness of the model but implements a computationally efficient variant; moreover, a third notion of sharpness was used for proving generalization guarantees. The subtle differences in these notions of sharpness can indeed lead to significantly different empirical results. This paper rigorously nails down the exact sharpness notion that SAM regularizes and clarifies the underlying mechanism. We also show that the two steps of approximations in the original motivation of SAM individually lead to inaccurate local conclusions, but their combination accidentally reveals the correct effect, when full-batch gradients are applied. Furthermore, we also prove that the stochastic version of SAM in fact regularizes the third notion of sharpness mentioned above, which is most likely to be the preferred notion for practical performance. The key mechanism behind this intriguing phenomenon is the alignment between the gradient and the top eigenvector of Hessian when SAM is applied.
• Abstract（参考訳）: シャープネス・アウェアの最小化(SAM)は、様々な設定のためのディープニューラルネットワークの一般化を改善するための非常に効果的な正規化手法である。 しかし、SAMの基盤となる作用は、理論的な特性に様々な興味深い近似があるため、いまだ解明されていない。 SAMはモデルのシャープネスの概念をペナルティ化しようとしているが、計算的に効率的な変種を実装しており、さらに3番目のシャープネスの概念は一般化の保証を証明するために使われた。 鋭さという概念の微妙な違いは、確かに明らかに異なる経験結果をもたらす。 本稿では、SAMが基礎となるメカニズムを規則化し、明確化するという正確なシャープネスの概念を厳格に説明する。 また,SAMの元々の動機付けにおける2段階の近似は,局所的な結論が不正確であることを示すが,それらの組み合わせは,フルバッチ勾配を適用した場合に誤って正しい効果を示す。 さらに、SAMの確率的なバージョンは、上述したシャープネスの第三の概念を実際に正則化していることも証明する。 この興味深い現象の背後にある重要なメカニズムは、SAMが適用されるときの勾配とヘッセンの頂点固有ベクトルのアライメントである。

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