論文の概要: PopulAtion Parameter Averaging (PAPA)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03094v1
• Date: Thu, 6 Apr 2023 14:22:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-07 14:11:44.942090
• Title: PopulAtion Parameter Averaging (PAPA)
• Title（参考訳）: ポピュレーションパラメータ平均化(PAPA)
• Authors: Alexia Jolicoeur-Martineau, Emy Gervais, Kilian Fatras, Yan Zhang, Simon Lacoste-Julien
• Abstract要約: アンサンブル法は、複数のモデルの予測を組み合わせて性能を向上させるが、推論時に計算コストを大幅に高める必要がある。 本稿では,アンサンブルの一般性と重量平均化の効率を結合する手法であるPopulAtion Averaging (PAPA)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.68548423767079
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ensemble methods combine the predictions of multiple models to improve performance, but they require significantly higher computation costs at inference time. To avoid these costs, multiple neural networks can be combined into one by averaging their weights (model soups). However, this usually performs significantly worse than ensembling. Weight averaging is only beneficial when weights are similar enough (in weight or feature space) to average well but different enough to benefit from combining them. Based on this idea, we propose PopulAtion Parameter Averaging (PAPA): a method that combines the generality of ensembling with the efficiency of weight averaging. PAPA leverages a population of diverse models (trained on different data orders, augmentations, and regularizations) while occasionally (not too often, not too rarely) replacing the weights of the networks with the population average of the weights. PAPA reduces the performance gap between averaging and ensembling, increasing the average accuracy of a population of models by up to 1.1% on CIFAR-10, 2.4% on CIFAR-100, and 1.9% on ImageNet when compared to training independent (non-averaged) models.
• Abstract（参考訳）: アンサンブル法は複数のモデルの予測を組み合わせて性能を向上させるが、推論時に計算コストを大幅に高める必要がある。 これらのコストを回避するために、重み(モデルスープ)を平均することで、複数のニューラルネットワークを1つにまとめることができる。 しかし、これは通常、センシングよりも著しく悪くなる。 重量平均化は、重量が(重量や特徴空間において)十分よく似ているが、それらを組み合わせることで得られるほど異なる場合にのみ有益である。 この考え方に基づき, センシングの汎用性と重量平均化の効率を組み合わせる手法として, 集団パラメータ平均化(papa)を提案する。 パパは多種多様なモデル(異なるデータ順序、拡張、正規化で訓練されている)の集団を活用しており、ネットワークの重みを重み付けの人口平均値に置き換える(あまり頻繁にではなく、あまりまれではない)こともある。 PAPAは平均化とアンサンブルのパフォーマンスギャップを減らし、CIFAR-10では1.1%まで、CIFAR-100では2.4%、ImageNetでは1.9%まで向上した。

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