論文の概要: Initializing Models with Larger Ones

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18823v1
• Date: Thu, 30 Nov 2023 18:58:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 15:13:29.562290
• Title: Initializing Models with Larger Ones
• Title（参考訳）: 大きなモデルでモデルの初期化
• Authors: Zhiqiu Xu, Yanjie Chen, Kirill Vishniakov, Yida Yin, Zhiqiang Shen, Trevor Darrell, Lingjie Liu, Zhuang Liu
• Abstract要約: 事前訓練された大モデルから重みのサブセットを選択することにより、より小さなモデルを初期化する手法である重み選択を導入する。 実験により, 重量選択は小型モデルの性能を著しく向上し, トレーニング時間を短縮できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.41561758293055
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Weight initialization plays an important role in neural network training. Widely used initialization methods are proposed and evaluated for networks that are trained from scratch. However, the growing number of pretrained models now offers new opportunities for tackling this classical problem of weight initialization. In this work, we introduce weight selection, a method for initializing smaller models by selecting a subset of weights from a pretrained larger model. This enables the transfer of knowledge from pretrained weights to smaller models. Our experiments demonstrate that weight selection can significantly enhance the performance of small models and reduce their training time. Notably, it can also be used together with knowledge distillation. Weight selection offers a new approach to leverage the power of pretrained models in resource-constrained settings, and we hope it can be a useful tool for training small models in the large-model era. Code is available at https://github.com/OscarXZQ/weight-selection.
• Abstract（参考訳）: 重み初期化はニューラルネットワークトレーニングにおいて重要な役割を果たす。 スクラッチからトレーニングしたネットワークに対して,広く利用されている初期化手法を提案し,評価した。 しかし、トレーニング済みモデルの増加は、この古典的な重量初期化問題に取り組む新しい機会を与えている。 本研究では,事前訓練された大モデルから重みのサブセットを選択することで,より小さなモデルの初期化を行う手法である重み選択を導入する。 これにより、事前訓練された重量からより小さなモデルへの知識の伝達が可能になる。 実験により,小型モデルの性能を著しく向上し,トレーニング時間を短縮できることが示された。 特に、知識蒸留と併用することもできる。 重みの選択は、リソース制約のある設定で事前訓練されたモデルのパワーを活用するための新しいアプローチを提供する。 コードはhttps://github.com/OscarXZQ/weight-selectionで入手できる。

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