論文の概要: Fine-tuning can cripple your foundation model; preserving features may
be the solution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13320v2
- Date: Sun, 4 Feb 2024 19:28:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-07 05:31:26.770694
- Title: Fine-tuning can cripple your foundation model; preserving features may
be the solution
- Title（参考訳）: 微調整は基盤モデルを損なう - 機能の保存が解決策になるかも知れない
- Authors: Jishnu Mukhoti, Yarin Gal, Philip H.S. Torr, Puneet K. Dokania
- Abstract要約: タスク上の概念を認識できる微調整モデルの能力は、事前訓練されたモデルに比べて大幅に低下する。
本稿では,モデルが事前学習した知識を保存できる「textitLDIFS$」というファインチューニング手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.43355875644302
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Pre-trained foundation models, due to their enormous capacity and exposure to
vast amounts of data during pre-training, are known to have learned plenty of
real-world concepts. An important step in making these pre-trained models
extremely effective on downstream tasks is to fine-tune them on related
datasets. While various fine-tuning methods have been devised and have been
shown to be highly effective, we observe that a fine-tuned model's ability to
recognize concepts on tasks $\textit{different}$ from the downstream one is
reduced significantly compared to its pre-trained counterpart. This is an
undesirable effect of fine-tuning as a substantial amount of resources was used
to learn these pre-trained concepts in the first place. We call this phenomenon
"concept forgetting" and via experiments show that most end-to-end fine-tuning
approaches suffer heavily from this side effect. To this end, we propose a
simple fix to this problem by designing a new fine-tuning method called
$\textit{LDIFS}$ (short for $\ell_2$ distance in feature space) that, while
learning new concepts related to the downstream task, allows a model to
preserve its pre-trained knowledge as well. Through extensive experiments on 10
fine-tuning tasks we show that LDIFS significantly reduces concept forgetting.
Additionally, we show that LDIFS is highly effective in performing continual
fine-tuning on a sequence of tasks as well, in comparison with both fine-tuning
as well as continual learning baselines.
- Abstract（参考訳）: 事前トレーニングされた基礎モデルは、膨大な容量と事前トレーニング中に大量のデータにさらされるため、現実世界の概念を多く習得したことが知られている。
これらの事前トレーニングされたモデルを下流タスクで極めて効果的にするための重要なステップは、関連するデータセットでそれらを微調整することだ。
様々なファインチューニング手法が考案され、非常に効果的であることが示されているが、ダウンストリームから$\textit{different}$というタスクの概念を認識できる微調整モデルの能力は、事前訓練されたモデルに比べて大幅に低下している。
これは、事前学習された概念を学習するためにかなりの量のリソースが使われたため、微調整の好ましくない効果である。
我々はこの現象を「概念の忘れ」と呼び、実験を通して、ほとんどのエンドツーエンドの微調整アプローチがこの副作用に大きく影響していることを示す。
そこで本研究では,下流タスクに関連する新しい概念を学習しながら,モデルが事前学習した知識を保存できるように,$\textit{LDIFS}$ (short for $\ell_2$ distance in feature space) というファインチューニング手法を設計することで,この問題に対する簡単な修正を提案する。
10個の微調整タスクに関する広範な実験を通して、LDIFSは概念の忘れを著しく減らすことを示した。
さらに,LDIFSは連続的な微調整や連続的な学習ベースラインと比較して,連続的な微調整を行う上で非常に有効であることを示す。
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