論文の概要: DeepZero: Scaling up Zeroth-Order Optimization for Deep Model Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02025v3
• Date: Sun, 4 Feb 2024 00:55:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 04:54:14.465703
• Title: DeepZero: Scaling up Zeroth-Order Optimization for Deep Model Training
• Title（参考訳）: DeepZero: 深層モデルトレーニングにおけるゼロ階最適化のスケールアップ
• Authors: Aochuan Chen, Yimeng Zhang, Jinghan Jia, James Diffenderfer, Jiancheng Liu, Konstantinos Parasyris, Yihua Zhang, Zheng Zhang, Bhavya Kailkhura, Sijia Liu
• Abstract要約: ゼロオーダー(ZO)最適化は、機械学習(ML)問題を解決する一般的なテクニックとなっている。 ディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングにおけるZO最適化の有効性を、パフォーマンスを著しく低下させることなく実証した以前の研究はない。 我々は,ZO最適化をDNNトレーニングにスクラッチから拡張可能なZOディープラーニング(DL)フレームワークであるDeepZeroを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.21597450890708
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Zeroth-order (ZO) optimization has become a popular technique for solving machine learning (ML) problems when first-order (FO) information is difficult or impossible to obtain. However, the scalability of ZO optimization remains an open problem: Its use has primarily been limited to relatively small-scale ML problems, such as sample-wise adversarial attack generation. To our best knowledge, no prior work has demonstrated the effectiveness of ZO optimization in training deep neural networks (DNNs) without a significant decrease in performance. To overcome this roadblock, we develop DeepZero, a principled ZO deep learning (DL) framework that can scale ZO optimization to DNN training from scratch through three primary innovations. First, we demonstrate the advantages of coordinatewise gradient estimation (CGE) over randomized vector-wise gradient estimation in training accuracy and computational efficiency. Second, we propose a sparsityinduced ZO training protocol that extends the model pruning methodology using only finite differences to explore and exploit the sparse DL prior in CGE. Third, we develop the methods of feature reuse and forward parallelization to advance the practical implementations of ZO training. Our extensive experiments show that DeepZero achieves state-of-the-art (SOTA) accuracy on ResNet-20 trained on CIFAR-10, approaching FO training performance for the first time. Furthermore, we show the practical utility of DeepZero in applications of certified adversarial defense and DL-based partial differential equation error correction, achieving 10-20% improvement over SOTA. We believe our results will inspire future research on scalable ZO optimization and contribute to advancing DL with black box. Codes are available at https://github.com/OPTML-Group/DeepZero.
• Abstract（参考訳）: zeroth-order(zo)最適化は、一階(fo)情報が取得困難あるいは不可能である場合、機械学習(ml)問題を解決する一般的なテクニックとなっている。 しかし、ZO最適化のスケーラビリティは未解決の問題であり、主にサンプルワイドの敵攻撃生成のような比較的小規模なML問題に限られている。 我々の知る限り、ディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングにおけるZO最適化の有効性は、性能を著しく低下させることなく実証されていない。 この障害を克服するために,ZO最適化をDNNトレーニングにスクラッチから3つの主要なイノベーションまで拡張可能なZOディープラーニング(DL)フレームワークであるDeepZeroを開発した。 まず,学習精度と計算効率において,ランダム化ベクトル勾配推定よりも座標勾配推定(cge)の利点を示す。 第2に, CGE 以前のスパースDL を探索・活用するために, 有限差分のみを用いてモデル刈り込み手法を拡張したスペーサ誘導型ZOトレーニングプロトコルを提案する。 第3に,ZO訓練の実践的実装を進めるために,機能再利用法と前方並列化法を開発した。 CIFAR-10でトレーニングしたResNet-20では,DeepZeroがSOTA(State-of-the-art)の精度を実現し,FOトレーニング性能に初めて接近した。 さらに,認証された対角防御とDLに基づく偏微分方程式誤差補正の適用においてDeepZeroの実用性を示し,SOTAよりも10～20%向上した。 我々は,拡張性のあるZO最適化に関する今後の研究を刺激し,ブラックボックスによるDLの進展に寄与すると考えている。 コードはhttps://github.com/OPTML-Group/DeepZeroで入手できる。

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