Fugu-MT 論文翻訳(概要): Domain-Aware Fine-Tuning: Enhancing Neural Network Adaptability

論文の概要: Domain-Aware Fine-Tuning: Enhancing Neural Network Adaptability

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07728v5
Date: Tue, 26 Mar 2024 07:43:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-28 01:20:23.363901
Title: Domain-Aware Fine-Tuning: Enhancing Neural Network Adaptability
Title（参考訳）: ドメイン対応ファインチューニング:ニューラルネットワーク適応性の向上
Authors: Seokhyeon Ha, Sunbeom Jung, Jungwoo Lee,
Abstract要約: Domain-Aware Fine-Tuning (DAFT)は、バッチ正規化変換と線形探索と微調整の統合を組み合わせた新しいアプローチである。提案手法は特徴歪みを著しく軽減し,分布内および分布外の両方のデータセット上でのモデル性能の向上を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.671615537573023
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Fine-tuning pre-trained neural network models has become a widely adopted approach across various domains. However, it can lead to the distortion of pre-trained feature extractors that already possess strong generalization capabilities. Mitigating feature distortion during adaptation to new target domains is crucial. Recent studies have shown promising results in handling feature distortion by aligning the head layer on in-distribution datasets before performing fine-tuning. Nonetheless, a significant limitation arises from the treatment of batch normalization layers during fine-tuning, leading to suboptimal performance. In this paper, we propose Domain-Aware Fine-Tuning (DAFT), a novel approach that incorporates batch normalization conversion and the integration of linear probing and fine-tuning. Our batch normalization conversion method effectively mitigates feature distortion by reducing modifications to the neural network during fine-tuning. Additionally, we introduce the integration of linear probing and fine-tuning to optimize the head layer with gradual adaptation of the feature extractor. By leveraging batch normalization layers and integrating linear probing and fine-tuning, our DAFT significantly mitigates feature distortion and achieves improved model performance on both in-distribution and out-of-distribution datasets. Extensive experiments demonstrate that our method outperforms other baseline methods, demonstrating its effectiveness in not only improving performance but also mitigating feature distortion.
Abstract（参考訳）: 訓練済みの微調整ニューラルネットワークモデルは、さまざまな領域で広く採用されている。しかし、これは既に強力な一般化能力を有する事前訓練された特徴抽出器の歪みにつながる可能性がある。新しいターゲット領域への適応における特徴歪みの緩和が重要である。近年の研究では、微調整を行う前に、分布内データセット上にヘッド層をアライメントすることで、特徴歪みに対処する有望な結果が示されている。それにもかかわらず、細調整中にバッチ正規化層の処理によって顕著な制限が生じ、最適以下の性能がもたらされる。本稿では、バッチ正規化変換と線形探索と微調整の統合を組み合わせた新しいアプローチであるDomain-Aware Fine-Tuning(DAFT)を提案する。我々のバッチ正規化変換法は、微調整時にニューラルネットワークの変更を減らし、特徴歪みを効果的に軽減する。さらに,線形探索と微調整を統合して,特徴抽出器の段階的適応を伴うヘッド層を最適化する。バッチ正規化レイヤを活用し、線形探索と微調整を統合することにより、DAFTは特徴歪みを著しく軽減し、分布内および分布外の両方のデータセット上でのモデル性能を向上させる。大規模な実験により,本手法は他のベースライン法よりも優れており,性能の向上だけでなく特徴歪みの軽減にも有効であることが示された。

関連論文リスト

Adaptive Anomaly Detection in Network Flows with Low-Rank Tensor Decompositions and Deep Unrolling [9.20186865054847]
異常検出(AD)は、将来の通信システムのレジリエンスを確保するための重要な要素として、ますます認識されている。この研究は、不完全測定を用いたネットワークフローにおけるADについて考察する。本稿では,正規化モデル適合性に基づくブロック帰属凸近似アルゴリズムを提案する。ベイズ的アプローチに触発されて、我々はモデルアーキテクチャを拡張し、フローごとのオンライン適応とステップごとの統計処理を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-17T19:59:57Z)
Sparse is Enough in Fine-tuning Pre-trained Large Language Models [98.46493578509039]
我々はSparse Increment Fine-Tuning (SIFT) という勾配に基づくスパース微調整アルゴリズムを提案する。 GLUE Benchmark や Instruction-tuning などのタスクで有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-19T06:06:30Z)
Achieving Constraints in Neural Networks: A Stochastic Augmented Lagrangian Approach [49.1574468325115]
DNN(Deep Neural Networks)の正規化は、一般化性の向上とオーバーフィッティングの防止に不可欠である。制約付き最適化問題としてトレーニングプロセスのフレーミングによるDNN正規化に対する新しいアプローチを提案する。我々はAugmented Lagrangian (SAL) 法を用いて、より柔軟で効率的な正規化機構を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-25T13:55:35Z)
Implicit regularization in AI meets generalized hardness of approximation in optimization -- Sharp results for diagonal linear networks [0.0]
直交線形ネットワークの勾配流による暗黙の正規化について, 鋭い結果を示す。これを近似の一般化硬度における相転移現象と関連付ける。結果の非シャープ性は、基礎追従最適化問題に対して、GHA現象が起こらないことを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-13T13:27:51Z)
On Fine-Tuned Deep Features for Unsupervised Domain Adaptation [23.18781318003242]
ドメイン適応性能を向上させるために,細調整された特徴と特徴変換に基づくUDA法を組み合わせる可能性について検討した。具体的には、一般的なプログレッシブな擬似ラベリング手法を微調整フレームワークに統合し、微調整された特徴を抽出する。 ResNet-50/101 や DeiT-small/base を含む複数の深層モデルによる実験を行い、微調整された特徴の組み合わせを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-25T15:07:04Z)
Semantic Perturbations with Normalizing Flows for Improved Generalization [62.998818375912506]
我々は、非教師付きデータ拡張を定義するために、潜在空間における摂動が利用できることを示す。トレーニングを通して分類器に適応する潜伏性対向性摂動が最も効果的であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-18T03:20:00Z)
Rethinking Skip Connection with Layer Normalization in Transformers and ResNets [49.87919454950763]
スキップ接続は、ディープニューラルネットワークの性能を改善するために広く使われているテクニックである。本研究では,スキップ接続の有効性におけるスケール要因について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-15T11:44:49Z)
LQF: Linear Quadratic Fine-Tuning [114.3840147070712]
本稿では,非線形微調整に匹敵する性能を実現する事前学習モデルの線形化手法を提案する。 LQFはアーキテクチャの単純な変更、損失関数、そして一般的に分類に使用される最適化で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-21T06:40:20Z)
BAMSProd: A Step towards Generalizing the Adaptive Optimization Methods to Deep Binary Model [34.093978443640616]
最近のBNN(Binary Neural Networks)の性能は大幅に低下している。 BNNの効果的かつ効率的なトレーニングを保証することは未解決の問題である。そこで本研究では,BAMSProdアルゴリズムを用いて,深部二元モデルの収束特性が量子化誤差と強く関連していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-29T06:12:32Z)
Extrapolation for Large-batch Training in Deep Learning [72.61259487233214]
我々は、バリエーションのホストが、我々が提案する統一されたフレームワークでカバー可能であることを示す。本稿では,この手法の収束性を証明し,ResNet,LSTM,Transformer上での経験的性能を厳格に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-10T08:22:41Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。