論文の概要: An Adaptive Policy to Employ Sharpness-Aware Minimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14647v1
• Date: Fri, 28 Apr 2023 06:23:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-01 15:05:49.456237
• Title: An Adaptive Policy to Employ Sharpness-Aware Minimization
• Title（参考訳）: シャープネス・アウェア・ミニミゼーションを用いた適応ポリシー
• Authors: Weisen Jiang, Hansi Yang, Yu Zhang, James Kwok
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5347134457499845
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sharpness-aware minimization (SAM), which searches for flat minima by min-max optimization, has been shown to be useful in improving model generalization. However, since each SAM update requires computing two gradients, its computational cost and training time are both doubled compared to standard empirical risk minimization (ERM). Recent state-of-the-arts reduce the fraction of SAM updates and thus accelerate SAM by switching between SAM and ERM updates randomly or periodically. In this paper, we design an adaptive policy to employ SAM based on the loss landscape geometry. Two efficient algorithms, AE-SAM and AE-LookSAM, are proposed. We theoretically show that AE-SAM has the same convergence rate as SAM. Experimental results on various datasets and architectures demonstrate the efficiency and effectiveness of the adaptive policy.
• Abstract（参考訳）: ミンマックス最適化により平坦な最小値を求めるシャープネス認識最小化(SAM)はモデル一般化の改善に有用であることが示されている。 しかし、SAMの更新には2つの勾配の計算が必要であるため、計算コストとトレーニング時間は、標準的な経験的リスク最小化(ERM)と比較して2倍になる。 最近の最先端技術はSAM更新の割合を減らし、SAMとERMの更新をランダムまたは周期的に切り替えることでSAMを加速する。 本稿では,ロスランドスケープの幾何学に基づくSAMを用いた適応ポリシーを設計する。 AE-SAMとAE-LookSAMの2つの効率的なアルゴリズムを提案する。 理論的には、AE-SAM はSAM と同じ収束速度を持つ。 各種データセットおよびアーキテクチャの実験結果から,適応ポリシーの有効性と有効性を示す。

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