論文の概要: Sharpness-Aware Minimization and the Edge of Stability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12488v2
- Date: Fri, 29 Sep 2023 22:38:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-03 12:48:37.059633
- Title: Sharpness-Aware Minimization and the Edge of Stability
- Title（参考訳）: シャープネス認識の最小化と安定性の限界
- Authors: Philip M. Long and Peter L. Bartlett
- Abstract要約: 勾配降下(GD)をステップサイズ$eta$でトレーニングすると、損失のHessianのノルムが約2/eta$に達するまで増加し、その後この値に変動することを示す。
我々は、Sharpness-Aware Minimization (SAM) の「安定性の端」に到達するための同様の計算を行う。
GDの場合とは異なり、SAM-edgeの結果は勾配のノルムに依存する。3つのディープラーニングトレーニングタスクを用いて、SAMは、この分析によって同定された安定性の端で動作していることを実証的に確認する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.67506950748847
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent experiments have shown that, often, when training a neural network
with gradient descent (GD) with a step size $\eta$, the operator norm of the
Hessian of the loss grows until it approximately reaches $2/\eta$, after which
it fluctuates around this value. The quantity $2/\eta$ has been called the
"edge of stability" based on consideration of a local quadratic approximation
of the loss. We perform a similar calculation to arrive at an "edge of
stability" for Sharpness-Aware Minimization (SAM), a variant of GD which has
been shown to improve its generalization. Unlike the case for GD, the resulting
SAM-edge depends on the norm of the gradient. Using three deep learning
training tasks, we see empirically that SAM operates on the edge of stability
identified by this analysis.
- Abstract（参考訳）: 最近の実験では、ステップサイズ$\eta$の勾配降下(gd)を持つニューラルネットワークを訓練する場合、損失のヘッセンの演算子ノルムはおよそ2/\eta$に達するまで増加することが示されている。
2/\eta$の量は、損失の局所二次近似を考慮して「安定性の最先端」と呼ばれる。
我々は,GD の変種である SAM (Sharpness-Aware Minimization) の「安定性の端」に到達するための同様の計算を行う。
GDの場合とは異なり、結果のSAM-辺は勾配のノルムに依存する。
3つのディープラーニングトレーニングタスクを用いて、SAMは、この分析によって同定された安定性の端で動作していることを実証的に確認する。
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