論文の概要: Stabilizing Sharpness-aware Minimization Through A Simple Renormalization Strategy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07250v2
• Date: Tue, 10 Sep 2024 02:58:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 23:35:05.713071
• Title: Stabilizing Sharpness-aware Minimization Through A Simple Renormalization Strategy
• Title（参考訳）: 単純再正規化戦略によるシャープネス認識最小化の安定化
• Authors: Chengli Tan, Jiangshe Zhang, Junmin Liu, Yicheng Wang, Yunda Hao,
• Abstract要約: SAM ( sharpness-aware generalization) は性能向上に驚くべき効果があることから注目されている。 本稿では, 安定SAM (SSAM) と呼ばれる単純な再正規化戦略を提案する。 我々の戦略は実装が容易で、SAMとその変種と統合するのに十分な柔軟性があり、ほとんど計算コストがかからない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.050160495730381
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, sharpness-aware minimization (SAM) has attracted much attention because of its surprising effectiveness in improving generalization performance. However, compared to stochastic gradient descent (SGD), it is more prone to getting stuck at the saddle points, which as a result may lead to performance degradation. To address this issue, we propose a simple renormalization strategy, dubbed Stable SAM (SSAM), so that the gradient norm of the descent step maintains the same as that of the ascent step. Our strategy is easy to implement and flexible enough to integrate with SAM and its variants, almost at no computational cost. With elementary tools from convex optimization and learning theory, we also conduct a theoretical analysis of sharpness-aware training, revealing that compared to SGD, the effectiveness of SAM is only assured in a limited regime of learning rate. In contrast, we show how SSAM extends this regime of learning rate and then it can consistently perform better than SAM with the minor modification. Finally, we demonstrate the improved performance of SSAM on several representative data sets and tasks.
• Abstract（参考訳）: 近年,一般化性能の向上に驚くべき効果があるため,シャープネス認識最小化(SAM)が注目されている。 しかし、確率勾配降下 (SGD) に比べ、サドル点で立ち往生する傾向が強く、結果として性能劣化につながる可能性がある。 この問題に対処するため,SSAM (Stable SAM) と呼ばれる単純な再正規化戦略を提案する。 我々の戦略は実装が容易で、SAMとその変種と統合するのに十分な柔軟性があり、ほとんど計算コストがかからない。 凸最適化と学習理論の基本的なツールを用いて、シャープネスを意識した学習の理論的解析を行い、SGDと比較してSAMの有効性は学習率の限られた条件下でのみ保証されることを示した。 対照的に、SSAMは、この学習率の仕組みをいかに拡張し、小さな修正でSAMよりも一貫して性能を向上するかを示す。 最後に,複数の代表的データセットとタスクにおけるSSAMの性能向上を示す。

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