論文の概要: Fine-tuning with Very Large Dropout

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00946v2
• Date: Tue, 22 Oct 2024 20:01:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:53:29.741633
• Title: Fine-tuning with Very Large Dropout
• Title（参考訳）: 超大型液滴による微調整
• Authors: Jianyu Zhang, Léon Bottou,
• Abstract要約: 今日では、機械学習の実践が、トレーニングデータとテストデータが同じ分布に従うという考えと互換性があるというふりは不可能である。 何人かの著者が最近、複数のデータ分散に関わるシナリオが、リッチな表現によってどのように最も役立っているかを示すためにアンサンブル技術を使用している。 この貢献は、このようなリッチな表現を得るために、アンサンブルの代わりに非常に高いドロップアウト率を使用することを調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.081782559668946
• License:
• Abstract: It is impossible today to pretend that the practice of machine learning is compatible with the idea that training and testing data follow the same distribution. Several authors have recently used ensemble techniques to show how scenarios involving multiple data distributions are best served by representations that are both richer than those obtained by regularizing for the best in-distribution performance, and richer than those obtained under the influence of the implicit sparsity bias of common stochastic gradient procedures. This contribution investigates the use of very high dropout rates instead of ensembles to obtain such rich representations. Although training a deep network from scratch using such dropout rates is virtually impossible, fine-tuning a large pre-trained model under such conditions is not only possible but also achieves out-of-distribution performances that exceed those of both ensembles and weight averaging methods such as model soups. This result has practical significance because the importance of the fine-tuning scenario has considerably grown in recent years. This result also provides interesting insights on the nature of rich representations and on the intrinsically linear nature of fine-tuning a large network using a comparatively small dataset.
• Abstract（参考訳）: 今日では、機械学習の実践が、トレーニングデータとテストデータが同じ分布に従うという考えと互換性があるというふりは不可能である。 何人かの著者が最近アンサンブル手法を用いて、複数のデータ分布を包含するシナリオが、最適な分配性能のために正規化して得られるものよりもリッチで、一般的な確率勾配手順の暗黙の空間バイアスの影響下で得られるものよりもリッチであることを示す。 この貢献は、このようなリッチな表現を得るために、アンサンブルの代わりに非常に高いドロップアウト率を使用することを調査する。 このような脱落率を用いてスクラッチから深層ネットワークを訓練することは事実上不可能であるが、そのような条件下での大規模事前学習モデルによる微調整は可能であるだけでなく、アンサンブルやモデルスープなどの重量平均法を超越した分配性能も達成できる。 この結果は,近年,微調整シナリオの重要性が著しく増しているため,実際的な意義がある。 この結果はまた、リッチ表現の性質と、比較的小さなデータセットを用いて大規模ネットワークを微調整する本質的に線形性に関する興味深い洞察を与える。

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