論文の概要: WASH: Train your Ensemble with Communication-Efficient Weight Shuffling, then Average

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17517v1
• Date: Mon, 27 May 2024 09:02:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 23:50:44.984531
• Title: WASH: Train your Ensemble with Communication-Efficient Weight Shuffling, then Average
• Title（参考訳）: WASH:コミュニケーション効率の良いウェイトシャッフルでアンサンブルをトレーニングし、平均
• Authors: Louis Fournier, Adel Nabli, Masih Aminbeidokhti, Marco Pedersoli, Eugene Belilovsky, Edouard Oyallon,
• Abstract要約: ウェイト平均化手法は、アンサンブルの一般化と単一モデルの推論速度のバランスをとることを目的としている。 WASHは,最新の画像分類精度を実現するために,平均化のためのモデルアンサンブルを学習するための新しい分散手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.029085451757368
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The performance of deep neural networks is enhanced by ensemble methods, which average the output of several models. However, this comes at an increased cost at inference. Weight averaging methods aim at balancing the generalization of ensembling and the inference speed of a single model by averaging the parameters of an ensemble of models. Yet, naive averaging results in poor performance as models converge to different loss basins, and aligning the models to improve the performance of the average is challenging. Alternatively, inspired by distributed training, methods like DART and PAPA have been proposed to train several models in parallel such that they will end up in the same basin, resulting in good averaging accuracy. However, these methods either compromise ensembling accuracy or demand significant communication between models during training. In this paper, we introduce WASH, a novel distributed method for training model ensembles for weight averaging that achieves state-of-the-art image classification accuracy. WASH maintains models within the same basin by randomly shuffling a small percentage of weights during training, resulting in diverse models and lower communication costs compared to standard parameter averaging methods.
• Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークの性能は、複数のモデルの出力を平均するアンサンブル法によって向上する。 しかし、これは推論のコストが増大する。 重み付け手法は,モデルのアンサンブルのパラメータを平均化することにより,単一モデルのアンサンブルの一般化と推論速度のバランスをとることを目的としている。 しかし、モデルが異なる損失流域に収束し、平均値を改善するためにモデルを整列させることは困難である。 あるいは、分散トレーニングにインスパイアされたDARTやPAPAといった手法は、複数のモデルを並列にトレーニングすることで、最終的には同じ盆地に到達し、結果として平均的な精度が向上する。 しかし、これらの手法は精度を損なうか、訓練中にモデル間の重要なコミュニケーションを要求するかのいずれかである。 本稿では,最新の画像分類精度を実現するために,平均化のためのモデルアンサンブルを学習するための新しい分散手法WASHを紹介する。 WASHはトレーニング中に少量の重量をランダムにシャッフルすることで同一盆地内のモデルを維持し、その結果、標準パラメータ平均化法と比較して、多様なモデルと通信コストが低下する。

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