論文の概要: Generalization error bounds for iterative learning algorithms with bounded updates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05077v1
• Date: Sun, 10 Sep 2023 16:55:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 14:49:29.229614
• Title: Generalization error bounds for iterative learning algorithms with bounded updates
• Title（参考訳）: 有界更新を伴う反復学習アルゴリズムの一般化誤差境界
• Authors: Jingwen Fu and Nanning Zheng
• Abstract要約: 本稿では,非大規模損失関数に対する有界更新を伴う反復学習アルゴリズムの特性について検討する。 我々の重要な貢献は、これらのアルゴリズムの一般化のための新しいバウンダリであり、以前の作業の範囲を超えて拡張されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.87646434714452
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores the generalization characteristics of iterative learning algorithms with bounded updates for non-convex loss functions, employing information-theoretic techniques. Our key contribution is a novel bound for the generalization error of these algorithms with bounded updates, extending beyond the scope of previous works that only focused on Stochastic Gradient Descent (SGD). Our approach introduces two main novelties: 1) we reformulate the mutual information as the uncertainty of updates, providing a new perspective, and 2) instead of using the chaining rule of mutual information, we employ a variance decomposition technique to decompose information across iterations, allowing for a simpler surrogate process. We analyze our generalization bound under various settings and demonstrate improved bounds when the model dimension increases at the same rate as the number of training data samples. To bridge the gap between theory and practice, we also examine the previously observed scaling behavior in large language models. Ultimately, our work takes a further step for developing practical generalization theories.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,非凸損失関数の有界更新による反復学習アルゴリズムの一般化特性について,情報理論的手法を用いて検討する。 我々の重要な貢献は、SGD(Stochastic Gradient Descent)にのみ焦点をあてた以前の研究の範囲を超えて、境界更新を伴うこれらのアルゴリズムの一般化エラーに対する新しいバウンダリである。 私たちのアプローチは2つの大きなノベルティを導入します。 1) 相互情報を更新の不確実性として改定し、新たな視点を提供する。 2) 相互情報の連鎖規則を使う代わりに, 分散分解法を用いて反復的に情報を分解し, より単純な代理プロセスを実現する。 様々な設定下での一般化を解析し,トレーニングデータサンプル数と同じ速度でモデル次元が増加すると境界が改善されることを示す。 理論と実践のギャップを埋めるため,前述した大規模言語モデルのスケーリング挙動についても検討した。 究極的には、我々の研究は実用的な一般化理論を開発するためのさらなる一歩を踏み出します。

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