論文の概要: PEFT for Speech: Unveiling Optimal Placement, Merging Strategies, and Ensemble Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02122v1
• Date: Thu, 4 Jan 2024 08:11:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-05 15:45:27.451737
• Title: PEFT for Speech: Unveiling Optimal Placement, Merging Strategies, and Ensemble Techniques
• Title（参考訳）: peft for speech - 最適な配置、マージ戦略、アンサンブル技術を公開する
• Authors: Tzu-Han Lin, How-Shing Wang, Hao-Yung Weng, Kuang-Chen Peng, Zih-Ching Chen, Hung-yi Lee
• Abstract要約: 微分可能なアーキテクチャサーチ(DARTS)を用いた異なるPEFT法とそれらの層配置の比較を行った。 アンサンブル学習アプローチ、特に多数決を採用するアプローチは、優れたパフォーマンスを示している。 この変化は、アンサンブル学習による様々なPEFTメソッドの相乗的統合が、独自の学習能力をより効果的に活用できる理由を説明できるかもしれない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.5740738430004
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) is increasingly recognized as an effective method in speech processing. However, the optimal approach and the placement of PEFT methods remain inconclusive. Our study conducts extensive experiments to compare different PEFT methods and their layer-wise placement adapting Differentiable Architecture Search (DARTS). We also explore the use of ensemble learning to leverage diverse PEFT strategies. The results reveal that DARTS does not outperform the baseline approach, which involves inserting the same PEFT method into all layers of a Self-Supervised Learning (SSL) model. In contrast, an ensemble learning approach, particularly one employing majority voting, demonstrates superior performance. Our statistical evidence indicates that different PEFT methods learn in varied ways. This variation might explain why the synergistic integration of various PEFT methods through ensemble learning can harness their unique learning capabilities more effectively compared to individual layer-wise optimization.
• Abstract（参考訳）: パラメータ効率の良いファインチューニング(PEFT)は音声処理において有効な方法として認識されつつある。 しかし、PEFT法の最適手法と配置はいまだ決定的ではない。 本研究では,異なるPEFT手法と,異なるアーキテクチャ探索(DARTS)を適応させるレイヤワイド配置の比較実験を行った。 また,多様なPEFT戦略を活用するためのアンサンブル学習の活用についても検討する。 その結果、DARTSは、同じPEFTメソッドを自己監視学習(SSL)モデルのすべての層に挿入する、ベースラインアプローチよりも優れていることが判明した。 対照的に、アンサンブル学習アプローチ、特に多数決を採るアプローチは、優れたパフォーマンスを示している。 我々の統計的証拠は、異なるペフト法が様々な方法で学習することを示している。 この変化は、アンサンブル学習による様々なPEFTメソッドのシナジスティックな統合が、個々のレイヤワイズ最適化と比較して、独自の学習能力を効果的に活用できる理由を説明できるかもしれない。

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