論文の概要: FAdam: Adam is a natural gradient optimizer using diagonal empirical Fisher information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12807v5
- Date: Mon, 3 Jun 2024 11:55:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-04 14:29:15.560763
- Title: FAdam: Adam is a natural gradient optimizer using diagonal empirical Fisher information
- Title（参考訳）: FAdam:Adamは対角的な経験的フィッシャー情報を用いた自然な勾配最適化器です。
- Authors: Dongseong Hwang,
- Abstract要約: 我々はアダムの対角的経験的フィッシャー情報行列(FIM)を厳密に分析した。
我々の分析は、元のAdamアルゴリズムの欠陥を明らかにし、提案された修正に繋がる。
修正アルゴリズムであるFisher Adam (FAdam) は、様々な領域で優れた性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.010523239708004
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper establishes a mathematical foundation for the Adam optimizer, elucidating its connection to natural gradient descent through Riemannian and information geometry. We rigorously analyze the diagonal empirical Fisher information matrix (FIM) in Adam, clarifying all detailed approximations and advocating for the use of log probability functions as loss, which should be based on discrete distributions, due to the limitations of empirical FIM. Our analysis uncovers flaws in the original Adam algorithm, leading to proposed corrections such as enhanced momentum calculations, adjusted bias corrections, adaptive epsilon, and gradient clipping. We refine the weight decay term based on our theoretical framework. Our modified algorithm, Fisher Adam (FAdam), demonstrates superior performance across diverse domains including LLM, ASR, and VQ-VAE, achieving state-of-the-art results in ASR.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、Adam Optimizationrの数学的基礎を確立し、リーマン的および情報幾何学による自然勾配降下との関係を解明する。
本研究では,Adam の対角的経験的フィッシャー情報行列 (FIM) を厳密に解析し,実験的 FIM の限界のため,離散分布に基づいたログ確率関数の損失としての利用を推奨する。
解析によって元のAdamアルゴリズムの欠陥が明らかとなり、運動量計算の強化、バイアス補正の調整、適応エプシロン、勾配クリッピングなどの修正が提案された。
我々は、我々の理論的枠組みに基づいて重量減衰項を洗練する。
我々の修正アルゴリズムであるFisher Adam (FAdam) は、LLM、ASR、VQ-VAEを含む様々な領域で優れた性能を示し、ASRにおける最先端の結果を達成する。
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