論文の概要: Improved Deep Neural Network Generalization Using m-Sharpness-Aware
Minimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04343v1
- Date: Wed, 7 Dec 2022 00:37:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-09 16:35:57.683691
- Title: Improved Deep Neural Network Generalization Using m-Sharpness-Aware
Minimization
- Title(参考訳): m-sharpness-aware minimizationを用いたディープニューラルネットワークの一般化
- Authors: Kayhan Behdin, Qingquan Song, Aman Gupta, David Durfee, Ayan Acharya,
Sathiya Keerthi, Rahul Mazumder
- Abstract要約: シャープネス・アウェア最小化(SAM)は、基礎となる損失関数を修正し、フラットなミニマへ導出する方法を導出する。
近年の研究ではmSAMがSAMよりも精度が高いことが示唆されている。
本稿では,様々なタスクやデータセットにおけるmSAMの包括的評価について述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.40189851070842
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Modern deep learning models are over-parameterized, where the optimization
setup strongly affects the generalization performance. A key element of
reliable optimization for these systems is the modification of the loss
function. Sharpness-Aware Minimization (SAM) modifies the underlying loss
function to guide descent methods towards flatter minima, which arguably have
better generalization abilities. In this paper, we focus on a variant of SAM
known as mSAM, which, during training, averages the updates generated by
adversarial perturbations across several disjoint shards of a mini-batch.
Recent work suggests that mSAM can outperform SAM in terms of test accuracy.
However, a comprehensive empirical study of mSAM is missing from the literature
-- previous results have mostly been limited to specific architectures and
datasets. To that end, this paper presents a thorough empirical evaluation of
mSAM on various tasks and datasets. We provide a flexible implementation of
mSAM and compare the generalization performance of mSAM to the performance of
SAM and vanilla training on different image classification and natural language
processing tasks. We also conduct careful experiments to understand the
computational cost of training with mSAM, its sensitivity to hyperparameters
and its correlation with the flatness of the loss landscape. Our analysis
reveals that mSAM yields superior generalization performance and flatter
minima, compared to SAM, across a wide range of tasks without significantly
increasing computational costs.
- Abstract(参考訳): 現代のディープラーニングモデルは過パラメータ化されており、最適化設定は一般化性能に強く影響を及ぼす。
これらのシステムの信頼性の高い最適化の鍵となる要素は損失関数の修正である。
シャープネス・アウェア・ミニミゼーション (sam) は基礎となる損失関数を改良し、より優れた一般化能力を持つフラットターミニマへの降下法を導く。
本稿では, mSAM と呼ばれる SAM の変種に着目し, トレーニング中, ミニバッチのいくつかの相反するシャードにまたがる対向的摂動による更新を平均化する。
近年の研究ではmSAMがSAMよりも精度が高いことが示唆されている。
しかし、mSAMに関する包括的な実証研究は文献から欠落しており、以前の結果は、主に特定のアーキテクチャやデータセットに限られていた。
そこで本稿では,様々なタスクやデータセットにおけるmSAMの徹底的な評価について述べる。
我々は、mSAMの柔軟な実装を提供し、mSAMの一般化性能と、異なる画像分類と自然言語処理タスクにおけるSAMおよびバニラ訓練の性能を比較した。
我々はまた,mSAMによるトレーニングの計算コスト,ハイパーパラメータに対する感度,および損失景観の平坦性との関係を理解するために,慎重に実験を行った。
解析の結果, mSAM は SAM と比較して, 計算コストを大幅に増大させることなく, 幅広いタスクにおいて, より優れた一般化性能とフラットな最小値が得られることがわかった。
関連論文リスト
- Why Does Sharpness-Aware Minimization Generalize Better Than SGD? [102.40907275290891]
シャープネス・アウェアの最小化(SAM)がデータモデルや2層畳み込みReLUネットワークに対してグラディエントDescent(SGD)よりも優れていることを示す。
その結果,SAMの利点,特に早期の雑音学習を防止し,特徴のより効果的な学習を容易にする能力について解説した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-11T07:51:10Z) - Systematic Investigation of Sparse Perturbed Sharpness-Aware
Minimization Optimizer [158.2634766682187]
ディープニューラルネットワークは、複雑で非構造的なロスランドスケープのため、しばしば一般化の貧弱さに悩まされる。
SharpnessAware Minimization (SAM) は、摂動を加える際の景観の変化を最小限に抑えることで損失を平滑化するポピュラーなソリューションである。
本稿では,二元マスクによる摂動を効果的かつ効果的に行う訓練手法であるスパースSAMを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-30T09:33:41Z) - An Adaptive Policy to Employ Sharpness-Aware Minimization [5.5347134457499845]
シャープネス対応最小化 (SAM) は, min-max 最適化により平坦な最小値を求める。
最近の最先端技術はSAM更新の割合を減らしている。
AE-SAMとAE-LookSAMという2つの効率的なアルゴリズムが提案されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-28T06:23:32Z) - On Statistical Properties of Sharpness-Aware Minimization: Provable
Guarantees [5.91402820967386]
シャープネス・アウェアの最小化 (SAM) が一般化する理由について, 新たな理論的説明を行う。
SAMはシャープな問題と非シャープな問題の両方に特に適している。
本研究は,ディープニューラルネットワークを用いた数値実験により検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-23T07:52:31Z) - mSAM: Micro-Batch-Averaged Sharpness-Aware Minimization [20.560184120992094]
シャープネス・アウェアの最小化手法は、フラットな最小化に向けて勾配降下法を操る基本損失関数を変更する。
我々は最近開発されたフラットネス解析のためのよく研究された一般的なフレームワークを拡張し、SAMがSGDよりもフラットなミニマを達成し、mSAMがSAMよりもフラットなミニマを達成できることを理論的に示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-19T23:27:12Z) - Improving Sharpness-Aware Minimization with Fisher Mask for Better
Generalization on Language Models [93.85178920914721]
限られた訓練コーパス上の微調整された大きな事前訓練された言語モデルは、通常、計算の貧弱さに悩まされる。
本稿では,新しい最適化手法であるFSAMを提案し,SAMの効率と性能を改善するためにフィッシャーマスクを導入した。
FSAMは4種類の事前訓練モデルにおいて,バニラSAMの平均スコア0.671.98を上回っていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-11T14:53:58Z) - Make Sharpness-Aware Minimization Stronger: A Sparsified Perturbation
Approach [132.37966970098645]
人気のソリューションの1つがSAM(Sharpness-Aware Minimization)であり、摂動を加える際の体重減少の変化を最小限に抑える。
本稿では,Sparse SAM (SSAM) とよばれる効率的な学習手法を提案する。
さらに、S が同じSAM、すなわち $O(log T/sqrtTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTT で収束できることを理論的に証明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-11T06:30:10Z) - Towards Efficient and Scalable Sharpness-Aware Minimization [81.22779501753695]
内部勾配の上昇を周期的に計算する新しいアルゴリズム LookSAM を提案する。
LookSAMはSAMと同じような精度を実現し、非常に高速である。
Vision Transformer(ViTs)のトレーニングでバッチサイズのスケールアップに成功したのは,私たちが初めてです。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-05T11:53:37Z) - Efficient Sharpness-aware Minimization for Improved Training of Neural
Networks [146.2011175973769]
本稿では,SAM s の効率を高コストで向上する高効率シャープネス認識最小化器 (M) を提案する。
Mには、Stochastic Weight PerturbationとSharpness-Sensitive Data Selectionという、2つの新しい効果的なトレーニング戦略が含まれている。
我々は、CIFARとImageNetデータセットの広範な実験を通して、ESAMはSAMよりも100%余分な計算を40%のvis-a-visベースに必要とせずに効率を向上させることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-07T02:20:37Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。