論文の概要: White-Box Transformers via Sparse Rate Reduction: Compression Is All There Is?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13110v3
• Date: Tue, 3 Sep 2024 06:31:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-04 22:02:40.467237
• Title: White-Box Transformers via Sparse Rate Reduction: Compression Is All There Is?
• Title（参考訳）: ホワイトボックス・トランスフォーマーの低レート化:圧縮がすべて存在するか?
• Authors: Yaodong Yu, Sam Buchanan, Druv Pai, Tianzhe Chu, Ziyang Wu, Shengbang Tong, Hao Bai, Yuexiang Zhai, Benjamin D. Haeffele, Yi Ma,
• Abstract要約: 数学的に完全に解釈可能なCRATEという,ホワイトボックストランスフォーマーのようなディープネットワークアーキテクチャのファミリーを示す。 実験によると、これらのネットワークは単純さにもかかわらず、大規模な実世界の画像とテキストデータセットの表現を圧縮し、分散化することを学習している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.58916930770997
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we contend that a natural objective of representation learning is to compress and transform the distribution of the data, say sets of tokens, towards a low-dimensional Gaussian mixture supported on incoherent subspaces. The goodness of such a representation can be evaluated by a principled measure, called sparse rate reduction, that simultaneously maximizes the intrinsic information gain and extrinsic sparsity of the learned representation. From this perspective, popular deep network architectures, including transformers, can be viewed as realizing iterative schemes to optimize this measure. Particularly, we derive a transformer block from alternating optimization on parts of this objective: the multi-head self-attention operator compresses the representation by implementing an approximate gradient descent step on the coding rate of the features, and the subsequent multi-layer perceptron sparsifies the features. This leads to a family of white-box transformer-like deep network architectures, named CRATE, which are mathematically fully interpretable. We show, by way of a novel connection between denoising and compression, that the inverse to the aforementioned compressive encoding can be realized by the same class of CRATE architectures. Thus, the so-derived white-box architectures are universal to both encoders and decoders. Experiments show that these networks, despite their simplicity, indeed learn to compress and sparsify representations of large-scale real-world image and text datasets, and achieve performance very close to highly engineered transformer-based models: ViT, MAE, DINO, BERT, and GPT2. We believe the proposed computational framework demonstrates great potential in bridging the gap between theory and practice of deep learning, from a unified perspective of data compression. Code is available at: https://ma-lab-berkeley.github.io/CRATE .
• Abstract（参考訳）: 本稿では,表現学習の自然な目的として,例えばトークンの集合などのデータの分布を,非コヒーレント部分空間上で支持される低次元ガウス混合に圧縮・変換することが主張される。 このような表現の良さはスパースレート還元と呼ばれる原理的尺度で評価することができ、学習された表現の内在的な情報ゲインと外在的な空間性を同時に最大化する。 この観点からは、トランスフォーマーを含む一般的なディープネットワークアーキテクチャは、この測定を最適化するための反復的なスキームの実現と見なすことができる。 マルチヘッド自己注意演算子は、特徴の符号化速度に近似的な勾配降下ステップを実装して表現を圧縮し、その後の多層パーセプトロンは特徴を拡大する。 これは、数学的に完全に解釈可能なCRATEと呼ばれる、ホワイトボックストランスフォーマーのようなディープネットワークアーキテクチャのファミリーにつながる。 本稿では,従来の圧縮符号化の逆変換をCRATEアーキテクチャと同一のクラスで実現可能であることを示す。 したがって、いわゆるホワイトボックスアーキテクチャはエンコーダとデコーダの両方に普遍的である。 実験によると、これらのネットワークは、その単純さにもかかわらず、大規模な現実世界の画像やテキストデータセットの表現を圧縮し、スパーシフィケートすることを学び、高度にエンジニアリングされたトランスフォーマーベースのモデル(ViT、MAE、DINO、BERT、GPT2)に非常に近い性能を達成する。 提案した計算フレームワークは,データ圧縮の統一的な視点から,深層学習の理論と実践のギャップを埋める大きな可能性を実証している。 コードは、https://ma-lab-berkeley.github.io/CRATE で入手できる。

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