論文の概要: Intelligent Learning Rate Distribution to reduce Catastrophic Forgetting in Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01317v1
• Date: Wed, 27 Mar 2024 13:40:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 21:16:45.265167
• Title: Intelligent Learning Rate Distribution to reduce Catastrophic Forgetting in Transformers
• Title（参考訳）: 変圧器のカタストロフィックフォーミング低減のための知的学習率分布
• Authors: Philip Kenneweg, Alexander Schulz, Sarah Schröder, Barbara Hammer,
• Abstract要約: 変圧器ニューラルネットワークにおける破滅的忘れの問題について検討する。 フラットな学習率よりも優れた学習率分布が見つかる。 GLUEデータセットからの様々なNLPベンチマークを用いて,これらの学習率分布を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.9044612783003
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Pretraining language models on large text corpora is a common practice in natural language processing. Fine-tuning of these models is then performed to achieve the best results on a variety of tasks. In this paper, we investigate the problem of catastrophic forgetting in transformer neural networks and question the common practice of fine-tuning with a flat learning rate for the entire network in this context. We perform a hyperparameter optimization process to find learning rate distributions that are better than a flat learning rate. We combine the learning rate distributions thus found and show that they generalize to better performance with respect to the problem of catastrophic forgetting. We validate these learning rate distributions with a variety of NLP benchmarks from the GLUE dataset.
• Abstract（参考訳）: 大規模テキストコーパス上での言語モデルの事前学習は、自然言語処理において一般的な実践である。 これらのモデルの微調整は、様々なタスクにおいて最良の結果を得るために実行される。 本稿では,変圧器ニューラルネットワークにおける破滅的忘れの問題について検討し,この文脈におけるネットワーク全体の平坦な学習率による微調整の一般的な実践について考察する。 我々は、フラットな学習率よりも優れた学習率分布を求めるために、ハイパーパラメータ最適化プロセスを実行する。 得られた学習率分布を組み合わせて,破滅的な忘れ方の問題に関して,より優れたパフォーマンスを期待できることを示す。 GLUEデータセットからの様々なNLPベンチマークを用いて,これらの学習率分布を検証する。

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