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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16788v4
• Date: Mon, 21 Oct 2024 08:27:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:14:34.216667
• 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いが、その理由は不明だ。 我々はヘッセンのレンズを通して説明する:トランスフォーマーは「異種」である SGDは、ブロック間の不均一性を扱うことができないため、全てのブロックに1つの学習率を適用するため、性能が低下することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.43369071414824
• License:
• Abstract: SGD performs worse than Adam by a significant margin on Transformers, but the reason remains unclear. In this work, we provide an explanation 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 worse than Adam on problems with block heterogeneity. To validate (i) and (ii), we check various Transformers, CNNs, MLPs, and quadratic problems, and find that SGD can perform on par with Adam on problems without block heterogeneity, but performs worse than Adam when the heterogeneity exists. Our initial theoretical analysis indicates that SGD performs worse 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を通して説明する。 (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)不均一ハマーSGD:SGDはブロック不均一性の問題でAdamよりも悪化する。 検証 (i)および (i) 様々なトランスフォーマー, CNN, MLP, 二次問題を確認し, 異種性をブロックせずにSGDがAdamと同等に動作可能であるが, 異種性が存在する場合にはAdamよりも性能が劣ることがわかった。 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、すべてのブロックに1つの学習率を適用するため、より悪い性能を示すことを示している。 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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