論文の概要: Constrained Parameter Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09058v2
• Date: Wed, 6 Dec 2023 14:20:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 18:04:40.560971
• Title: Constrained Parameter Regularization
• Title（参考訳）: 制約パラメータ正規化
• Authors: J\"org K.H. Franke, Michael Hefenbrock, Gregor Koehler, Frank Hutter
• Abstract要約: 正規化はディープラーニングトレーニングにおいて重要な要素である。 従来の重み減衰の代替として制約パラメータ正規化(CPR)を提案する。 CPRはグルーキングの効果に対抗し、従来の重量減少と一貫して一致し、より優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.055148686036176
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Regularization is a critical component in deep learning training, with weight decay being a commonly used approach. It applies a constant penalty coefficient uniformly across all parameters. This may be unnecessarily restrictive for some parameters, while insufficiently restricting others. To dynamically adjust penalty coefficients for different parameter groups, we present constrained parameter regularization (CPR) as an alternative to traditional weight decay. Instead of applying a single constant penalty to all parameters, we enforce an upper bound on a statistical measure (e.g., the L$_2$-norm) of parameter groups. Consequently, learning becomes a constraint optimization problem, which we address by an adaptation of the augmented Lagrangian method. CPR only requires two hyperparameters and incurs no measurable runtime overhead. Additionally, we propose a simple but efficient mechanism to adapt the upper bounds during the optimization. We provide empirical evidence of CPR's efficacy in experiments on the "grokking" phenomenon, computer vision, and language modeling tasks. Our results demonstrate that CPR counteracts the effects of grokking and consistently matches or outperforms traditional weight decay.
• Abstract（参考訳）: 正規化はディープラーニングトレーニングにおいて重要な要素であり、体重減少は一般的なアプローチである。 すべてのパラメータに対して一定のペナルティ係数を適用する。 これは一部のパラメータには不必要に制限されるが、他のパラメータには不十分である。 異なるパラメータ群に対するペナルティ係数を動的に調整するために,従来の減量に代わる制約付きパラメータ正規化(cpr)を提案する。 すべてのパラメータに単一の定数ペナルティを適用する代わりに、パラメータ群の統計的測度(例えば、l$_2$-norm)の上界を強制する。 その結果,学習は制約最適化問題となり,拡張ラグランジアン法の適用によって対処する。 cprは2つのハイパーパラメータしか必要とせず、実行時のオーバーヘッドを計測できない。 さらに,最適化時に上界を適応するための簡易かつ効率的な機構を提案する。 我々は,CPRの「農業」現象,コンピュータビジョン,言語モデリングタスクの実験における有効性の実証的証拠を提供する。 以上の結果から,CPRはグルーキングの効果と相反し,従来の重量減少よりも優れていた。

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