論文の概要: Harnessing Orthogonality to Train Low-Rank Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08505v4
• Date: Wed, 10 Jul 2024 06:59:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-11 11:58:55.918447
• Title: Harnessing Orthogonality to Train Low-Rank Neural Networks
• Title（参考訳）: 低ランクニューラルネットワークの学習におけるハネシング直交性
• Authors: Daniel Coquelin, Katharina Flügel, Marie Weiel, Nicholas Kiefer, Charlotte Debus, Achim Streit, Markus Götz,
• Abstract要約: 本研究は,ニューラルネットワークの学習力学を,トレーニングを通じて重みの特異値分解(SVD)を分析することによって研究する。 本稿では,ニューラルネットワークの直交性を利用した新しいトレーニング手法であるOrthogonality-Informed Adaptive Low-Rank(OIALR)トレーニングを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.07538606213726905
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study explores the learning dynamics of neural networks by analyzing the singular value decomposition (SVD) of their weights throughout training. Our investigation reveals that an orthogonal basis within each multidimensional weight's SVD representation stabilizes during training. Building upon this, we introduce Orthogonality-Informed Adaptive Low-Rank (OIALR) training, a novel training method exploiting the intrinsic orthogonality of neural networks. OIALR seamlessly integrates into existing training workflows with minimal accuracy loss, as demonstrated by benchmarking on various datasets and well-established network architectures. With appropriate hyperparameter tuning, OIALR can surpass conventional training setups, including those of state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,ニューラルネットワークの学習力学を,トレーニングを通じて重みの特異値分解(SVD)を分析することによって研究する。 本研究は,多次元重みのSVD表現における直交基底がトレーニング中に安定していることを明らかにする。 そこで我々は,ニューラルネットワークの固有直交性を利用した新しいトレーニング手法であるOrthogonality-Informed Adaptive Low-Rank(OIALR)トレーニングを紹介した。 OIALRは、さまざまなデータセットと確立されたネットワークアーキテクチャのベンチマークで示されているように、既存のトレーニングワークフローを最小限の精度でシームレスに統合する。 適切なハイパーパラメータチューニングによって、OIALRは最先端のモデルを含む従来のトレーニング設定を超えることができる。

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