論文の概要: Tangent Model Composition for Ensembling and Continual Fine-tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08114v2
• Date: Sat, 30 Sep 2023 02:37:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-03 17:17:11.482688
• Title: Tangent Model Composition for Ensembling and Continual Fine-tuning
• Title（参考訳）: 感性及び連続的微調整のための接モデル組成物
• Authors: Tian Yu Liu and Stefano Soatto
• Abstract要約: タンジェントモデル合成(Tangent Model composition, TMC)は、事前訓練された点を中心に微調整されたコンポーネントモデルを独立に結合する手法である。 TMCの精度は4.2%向上し、非線形微調整モデルの精度は4.2%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.92177580782929
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tangent Model Composition (TMC) is a method to combine component models independently fine-tuned around a pre-trained point. Component models are tangent vectors to the pre-trained model that can be added, scaled, or subtracted to support incremental learning, ensembling, or unlearning. Component models are composed at inference time via scalar combination, reducing the cost of ensembling to that of a single model. TMC improves accuracy by 4.2% compared to ensembling non-linearly fine-tuned models at a 2.5x to 10x reduction of inference cost, growing linearly with the number of component models. Each component model can be forgotten at zero cost, with no residual effect on the resulting inference. When used for continual fine-tuning, TMC is not constrained by sequential bias and can be executed in parallel on federated data. TMC outperforms recently published continual fine-tuning methods almost uniformly on each setting -- task-incremental, class-incremental, and data-incremental -- on a total of 13 experiments across 3 benchmark datasets, despite not using any replay buffer. TMC is designed for composing models that are local to a pre-trained embedding, but could be extended to more general settings. The code is available at: https://github.com/tianyu139/tangent-model-composition
• Abstract（参考訳）: タンジェントモデル合成(Tangent Model composition、TMC)は、事前訓練された点を中心に微調整されたコンポーネントモデルを独立に結合する手法である。 コンポーネントモデルは、インクリメンタルラーニング、エンハンブル、アンラーニングをサポートするために追加、スケール、縮小できる事前訓練されたモデルに接するベクトルである。 コンポーネントモデルはスカラー結合を介して推論時に構成され、単一のモデルとのアンサンブルコストを低減します。 TMCの精度は2.5倍から10倍に向上し、コンポーネントモデルの数を線形に増加させながら、非線形に微調整されたモデルと比べ4.2%向上した。 それぞれのコンポーネントモデルはゼロコストで無視でき、結果として生じる推論に残差は与えない。 連続的な微調整に使用する場合、MCCはシーケンシャルバイアスに制約されず、フェデレートされたデータ上で並列に実行できる。 tmcは、リプレイバッファを使わずに、3つのベンチマークデータセットで合計13の実験で、タスクインクリメンタル、クラスインクリメンタル、データインクリメンタルの各設定で、ほぼ一様に、連続的な微調整メソッドを公開している。 TMCは、事前訓練された埋め込みに局所的なモデルを構築するために設計されたが、より一般的な設定に拡張できる。 コードは以下の通り。 https://github.com/tianyu139/tangent-model-composition

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