論文の概要: Can We Scale Transformers to Predict Parameters of Diverse ImageNet Models?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04143v1
• Date: Tue, 7 Mar 2023 18:56:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-08 14:10:08.038640
• Title: Can We Scale Transformers to Predict Parameters of Diverse ImageNet Models?
• Title（参考訳）: 逆画像ネットモデルのパラメータ予測に変換器をスケールできるか?
• Authors: Boris Knyazev, Doha Hwang, Simon Lacoste-Julien
• Abstract要約: 私たちは、他のニューラルネットワークの高品質なパラメータを予測できる単一のニューラルネットワークをリリースします。 PyTorchで利用可能な多様なImageNetモデルのトレーニングを強化することができます。 他のデータセットに転送されると、予測パラメータを持つモデルはより早く収束し、競合する最終性能に達する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.668513148189344
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pretraining a neural network on a large dataset is becoming a cornerstone in machine learning that is within the reach of only a few communities with large-resources. We aim at an ambitious goal of democratizing pretraining. Towards that goal, we train and release a single neural network that can predict high quality ImageNet parameters of other neural networks. By using predicted parameters for initialization we are able to boost training of diverse ImageNet models available in PyTorch. When transferred to other datasets, models initialized with predicted parameters also converge faster and reach competitive final performance.
• Abstract（参考訳）: 大規模なデータセット上でニューラルネットワークを事前トレーニングすることは、大規模なリソースを持つ少数のコミュニティの手に届く機械学習の基盤になりつつある。 プレトレーニングの民主化という野心的な目標を目指しています。 その目標に向けて、私たちは、他のニューラルネットワークの高品質なイメージネットパラメータを予測できる単一のニューラルネットワークを訓練し、リリースします。 初期化に予測パラメータを使用することで、PyTorchで利用可能なさまざまなImageNetモデルのトレーニングを強化することができます。 他のデータセットに転送されると、予測パラメータで初期化されたモデルもより早く収束し、競合する最終性能に達する。

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