論文の概要: [Experiments & Analysis] Evaluating the Feasibility of Sampling-Based Techniques for Training Multilayer Perceptrons
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09293v2
- Date: Thu, 20 Jun 2024 16:57:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-22 09:00:25.008806
- Title: [Experiments & Analysis] Evaluating the Feasibility of Sampling-Based Techniques for Training Multilayer Perceptrons
- Title（参考訳）: [実験と分析]多層受容器の学習におけるサンプリング技術の有効性の評価
- Authors: Sana Ebrahimi, Rishi Advani, Abolfazl Asudeh,
- Abstract要約: ディープニューラルネットワークのトレーニング時間を高速化するためのサンプリングベースのテクニックがいくつか提案されている。
これらのテクニックは、2つのカテゴリに分類される: (i) 隠れたレイヤのノードのサブセットをイテレーション毎にアクティブにサンプリングし、 (ii) 現在のレイヤのアクティベーションを近似するために、前のレイヤからノードのサブセットをサンプリングする。
本稿では,計算資源が限られているCPUマシンにおいて,これらの手法の有効性を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.145355763143218
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The training process of neural networks is known to be time-consuming, and having a deep architecture only aggravates the issue. This process consists mostly of matrix operations, among which matrix multiplication is the bottleneck. Several sampling-based techniques have been proposed for speeding up the training time of deep neural networks by approximating the matrix products. These techniques fall under two categories: (i) sampling a subset of nodes in every hidden layer as active at every iteration and (ii) sampling a subset of nodes from the previous layer to approximate the current layer's activations using the edges from the sampled nodes. In both cases, the matrix products are computed using only the selected samples. In this paper, we evaluate the feasibility of these approaches on CPU machines with limited computational resources. Making a connection between the two research directions as special cases of approximating matrix multiplications in the context of neural networks, we provide a negative theoretical analysis that shows feedforward approximation is an obstacle against scalability. We conduct comprehensive experimental evaluations that demonstrate the most pressing challenges and limitations associated with the studied approaches. We observe that the hashing-based node selection method is not scalable to a large number of layers, confirming our theoretical analysis. Finally, we identify directions for future research.
- Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークのトレーニングプロセスは時間を要することが知られており、深いアーキテクチャを持つことは問題を悪化させるだけだ。
この過程は行列演算によって構成され、行列乗法がボトルネックとなる。
行列生成物を近似することにより、ディープニューラルネットワークのトレーニング時間を高速化するサンプリングベース手法が提案されている。
これらの技法は2つのカテゴリに分類される。
i) すべての隠れたレイヤのノードのサブセットを、イテレーション毎にアクティブにサンプリングし、
(2) 前の層からノードのサブセットをサンプリングし、サンプルノードのエッジを用いて現在の層のアクティベーションを近似する。
どちらの場合も、行列積は選択されたサンプルのみを用いて計算される。
本稿では,計算資源が限られているCPUマシンにおいて,これらの手法の有効性を評価する。
ニューラルネットワークの文脈における行列乗算の近似の特別な場合として, 2つの研究方向の接続を図った上で, フィードフォワード近似がスケーラビリティの障害となることを示す負の理論解析を行った。
本研究は,本研究に係わる最も強い課題と限界を示す総合的な実験的評価を行う。
ハッシュに基づくノード選択法は,多数の層に拡張性を持たず,理論解析を裏付けるものである。
最後に,今後の研究の方向性を明らかにする。
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