論文の概要: Effective Gradient Sample Size via Variation Estimation for Accelerating Sharpness aware Minimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08821v1
• Date: Sat, 24 Feb 2024 05:48:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 05:40:54.637021
• Title: Effective Gradient Sample Size via Variation Estimation for Accelerating Sharpness aware Minimization
• Title（参考訳）: 適応型シャープネス認識最小化のための変分推定による効率的な勾配サンプルサイズ
• Authors: Jiaxin Deng, Junbiao Pang, Baochang Zhang, Tian Wang,
• Abstract要約: シャープネス認識最小化(SAM)はモデル一般化能力を改善するために最近提案されている。 SAMは各最適化ステップで勾配を2回計算し、計算コストを2倍にする。 そこで本研究では,SAMを大幅に高速化する簡易かつ効率的なサンプリング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.469113881229646
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sharpness-aware Minimization (SAM) has been proposed recently to improve model generalization ability. However, SAM calculates the gradient twice in each optimization step, thereby doubling the computation costs compared to stochastic gradient descent (SGD). In this paper, we propose a simple yet efficient sampling method to significantly accelerate SAM. Concretely, we discover that the gradient of SAM is a combination of the gradient of SGD and the Projection of the Second-order gradient matrix onto the First-order gradient (PSF). PSF exhibits a gradually increasing frequency of change during the training process. To leverage this observation, we propose an adaptive sampling method based on the variation of PSF, and we reuse the sampled PSF for non-sampling iterations. Extensive empirical results illustrate that the proposed method achieved state-of-the-art accuracies comparable to SAM on diverse network architectures.
• Abstract（参考訳）: シャープネス認識最小化(SAM)はモデル一般化能力を改善するために最近提案されている。 しかし、SAMは各最適化ステップで勾配を2倍に計算し、確率勾配降下(SGD)と比較して計算コストを2倍にする。 本稿では,SAMを著しく高速化する簡易かつ効率的なサンプリング手法を提案する。 具体的には、SAMの勾配はSGDの勾配と2階勾配行列のPSFへの射影の組合せであることが分かる。 PSFは、トレーニングプロセス中に徐々に変化の頻度が増加する。 そこで本研究では,PSFの変動に基づく適応サンプリング手法を提案し,サンプルPSFを非サンプリング繰り返しに再利用する。 その結果,提案手法は多様なネットワークアーキテクチャ上でSAMに匹敵する最先端の精度を達成できた。

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