論文の概要: Why Transformers Need Adam: A Hessian Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16788v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 18:01:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 19:38:50.016785
• Title: Why Transformers Need Adam: A Hessian Perspective
• Title（参考訳）: トランスフォーマーがAdamを必要とする理由
• Authors: Yushun Zhang, Congliang Chen, Tian Ding, Ziniu Li, Ruoyu Sun, Zhi-Quan Luo
• Abstract要約: ブロックのヘッセンスペクトルは、ブロックの不均一性と呼ばれる現象として、劇的に変化する」。 SGDは、ブロック間の不均一性を扱うことができない、すべてのブロックに対して1つの学習率を適用するため、フェールする。 Adam氏が設計したように、ブロック毎に異なる学習率を割り当てることができれば、失敗は解決できるでしょう。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.890325253955695
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: SGD performs worse than Adam by a significant margin on Transformers, but the reason remains unclear. In this work, we provide an explanation of SGD's failure on Transformers through the lens of Hessian: (i) Transformers are ``heterogeneous'': the Hessian spectrum across parameter blocks vary dramatically, a phenomenon we call ``block heterogeneity"; (ii) Heterogeneity hampers SGD: SGD performs badly on problems with block heterogeneity. To validate that heterogeneity hampers SGD, we check various Transformers, CNNs, MLPs, and quadratic problems, and find that SGD works well on problems without block heterogeneity but performs badly when the heterogeneity exists. Our initial theoretical analysis indicates that SGD fails because it applies one single learning rate for all blocks, which cannot handle the heterogeneity among blocks. The failure could be rescued if we could assign different learning rates across blocks, as designed in Adam.
• Abstract（参考訳）: SGDはトランスフォーマーのかなりの差でAdamよりもパフォーマンスが悪いが、その理由は不明だ。 本稿では、ヘッセンのレンズを通してSGDがトランスフォーマーに失敗したことを説明する。 (i)トランスフォーマーは ``heterogeneous'' であり、パラメータブロック間のヘッシアンスペクトルは劇的に異なり、``block heterogeneity' と呼ばれる現象である。 (II) 異種ハマーSGD: SGDはブロックの不均一性の問題に対してひどく作用する。 ヘテロジニティハマーSGDを検証するために、様々なトランスフォーマー、CNN、MPP、二次問題を確認し、異種性をブロックすることなく問題に対してうまく機能するが、異種性が存在する場合には性能が良くないことを示す。 我々の最初の理論的分析は、SGDはブロック間の不均一性を扱うことができない全てのブロックに対して1つの学習率を適用するため失敗することを示している。 adam氏が設計したように、ブロック間で異なる学習率を割り当てることができれば、失敗は救えるでしょう。

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