論文の概要: Why Does Sharpness-Aware Minimization Generalize Better Than SGD?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07269v1
- Date: Wed, 11 Oct 2023 07:51:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-12 23:42:23.044596
- Title: Why Does Sharpness-Aware Minimization Generalize Better Than SGD?
- Title(参考訳): シャープネスを意識した最小化はなぜSGDより一般化するのか?
- Authors: Zixiang Chen and Junkai Zhang and Yiwen Kou and Xiangning Chen and
Cho-Jui Hsieh and Quanquan Gu
- Abstract要約: シャープネス・アウェアの最小化(SAM)がデータモデルや2層畳み込みReLUネットワークに対してグラディエントDescent(SGD)よりも優れていることを示す。
その結果,SAMの利点,特に早期の雑音学習を防止し,特徴のより効果的な学習を容易にする能力について解説した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 102.40907275290891
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The challenge of overfitting, in which the model memorizes the training data
and fails to generalize to test data, has become increasingly significant in
the training of large neural networks. To tackle this challenge,
Sharpness-Aware Minimization (SAM) has emerged as a promising training method,
which can improve the generalization of neural networks even in the presence of
label noise. However, a deep understanding of how SAM works, especially in the
setting of nonlinear neural networks and classification tasks, remains largely
missing. This paper fills this gap by demonstrating why SAM generalizes better
than Stochastic Gradient Descent (SGD) for a certain data model and two-layer
convolutional ReLU networks. The loss landscape of our studied problem is
nonsmooth, thus current explanations for the success of SAM based on the
Hessian information are insufficient. Our result explains the benefits of SAM,
particularly its ability to prevent noise learning in the early stages, thereby
facilitating more effective learning of features. Experiments on both synthetic
and real data corroborate our theory.
- Abstract(参考訳): モデルがトレーニングデータを記憶し、テストデータの一般化に失敗するオーバーフィッティングの課題は、大規模ニューラルネットワークのトレーニングにおいてますます重要になっている。
この課題に対処するために、Sharpness-Aware Minimization (SAM) は有望なトレーニング手法として登場し、ラベルノイズがあってもニューラルネットワークの一般化を改善することができる。
しかし、SAMがどのように機能するか、特に非線形ニューラルネットワークや分類タスクの設定において深く理解されていない。
本稿では,あるデータモデルと2層畳み込みReLUネットワークにおいて,SAMがSGD(Stochastic Gradient Descent)よりも優れていることを示すことによって,このギャップを埋める。
本研究の損失状況は非平滑であり,ヘッセン情報に基づくSAMの成功の現在の説明は不十分である。
その結果,SAMの利点,特に早期の雑音学習を防止し,特徴のより効果的な学習を容易にする能力について解説した。
合成データと実データの両方の実験は、我々の理論を裏付ける。
関連論文リスト
- Systematic Investigation of Sparse Perturbed Sharpness-Aware
Minimization Optimizer [158.2634766682187]
ディープニューラルネットワークは、複雑で非構造的なロスランドスケープのため、しばしば一般化の貧弱さに悩まされる。
SharpnessAware Minimization (SAM) は、摂動を加える際の景観の変化を最小限に抑えることで損失を平滑化するポピュラーなソリューションである。
本稿では,二元マスクによる摂動を効果的かつ効果的に行う訓練手法であるスパースSAMを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-30T09:33:41Z) - AdaSAM: Boosting Sharpness-Aware Minimization with Adaptive Learning
Rate and Momentum for Training Deep Neural Networks [76.90477930208982]
シャープネス認識(SAM)は、ディープニューラルネットワークのトレーニングにおいて、より一般的なものにするため、広範囲に研究されている。
AdaSAMと呼ばれる適応的な学習摂動と運動量加速度をSAMに統合することはすでに検討されている。
いくつかのNLPタスクにおいて,SGD,AMS,SAMsGradと比較して,AdaSAMが優れた性能を発揮することを示す実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-01T15:12:42Z) - On Statistical Properties of Sharpness-Aware Minimization: Provable
Guarantees [5.91402820967386]
シャープネス・アウェアの最小化 (SAM) が一般化する理由について, 新たな理論的説明を行う。
SAMはシャープな問題と非シャープな問題の両方に特に適している。
本研究は,ディープニューラルネットワークを用いた数値実験により検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-23T07:52:31Z) - Improved Deep Neural Network Generalization Using m-Sharpness-Aware
Minimization [14.40189851070842]
シャープネス・アウェア最小化(SAM)は、基礎となる損失関数を修正し、フラットなミニマへ導出する方法を導出する。
近年の研究ではmSAMがSAMよりも精度が高いことが示唆されている。
本稿では,様々なタスクやデータセットにおけるmSAMの包括的評価について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-07T00:37:55Z) - Make Sharpness-Aware Minimization Stronger: A Sparsified Perturbation
Approach [132.37966970098645]
人気のソリューションの1つがSAM(Sharpness-Aware Minimization)であり、摂動を加える際の体重減少の変化を最小限に抑える。
本稿では,Sparse SAM (SSAM) とよばれる効率的な学習手法を提案する。
さらに、S が同じSAM、すなわち $O(log T/sqrtTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTT で収束できることを理論的に証明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-11T06:30:10Z) - Towards Understanding Sharpness-Aware Minimization [27.666483899332643]
Sharpness-Aware Minimization (SAM) の成功に対する既存の正当化は、PACBayes の一般化に基づいていると論じる。
対角線ネットワークの暗黙バイアスを理論的に解析する。
SAMで標準モデルを微調整することで、非シャープネットワークの特性を大幅に改善できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-13T15:07:32Z) - Sharpness-Aware Training for Free [163.1248341911413]
シャープネスを意識した最小化(SAM)は、損失ランドスケープの幾何学を反映したシャープネス尺度の最小化が一般化誤差を著しく減少させることを示した。
シャープネス・アウェア・トレーニング・フリー(SAF)は、シャープランドスケープをベース上でほぼゼロの計算コストで軽減する。
SAFは、改善された能力で最小限の平らな収束を保証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-27T16:32:43Z) - Efficient Sharpness-aware Minimization for Improved Training of Neural
Networks [146.2011175973769]
本稿では,SAM s の効率を高コストで向上する高効率シャープネス認識最小化器 (M) を提案する。
Mには、Stochastic Weight PerturbationとSharpness-Sensitive Data Selectionという、2つの新しい効果的なトレーニング戦略が含まれている。
我々は、CIFARとImageNetデータセットの広範な実験を通して、ESAMはSAMよりも100%余分な計算を40%のvis-a-visベースに必要とせずに効率を向上させることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-07T02:20:37Z)
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。