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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16788v2
• Date: Mon, 27 May 2024 16:53:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 06:55:50.097875
• 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:ヘッセンの視点
• Authors: Yushun Zhang, Congliang Chen, Tian Ding, Ziniu Li, Ruoyu Sun, Zhi-Quan Luo,
• Abstract要約: 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くなっている。 ヘシアンレンズを用いたトランスフォーマーにおけるSGDの悪い性能について説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.43369071414824
• 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 bad performance 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 performs poorly because it applies one single learning rate to all blocks, which cannot handle the heterogeneity among blocks. This limitation could be ameliorated if we use coordinate-wise learning rates, 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、ヘッセンのレンズによるトランスフォーマーにおけるSGDの悪い性能について説明する。 (i)変圧器は「異質性」であり、パラメータブロックのヘッセンスペクトルは「異質性ブロック」と呼ばれる現象によって劇的に変化する。 (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。 最初の理論的解析から,SGDはブロック間の不均一性を扱えない1つの学習速度を全てのブロックに適用できるため,性能が低いことが示唆された。 この制限は、Adam氏が設計したように、座標学習率を使用すると改善される可能性がある。

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