論文の概要: Understanding and Minimising Outlier Features in Neural Network Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19279v1
• Date: Wed, 29 May 2024 17:11:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 16:02:26.483138
• Title: Understanding and Minimising Outlier Features in Neural Network Training
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークトレーニングにおける外部特徴の理解と最小化
• Authors: Bobby He, Lorenzo Noci, Daniele Paliotta, Imanol Schlag, Thomas Hofmann,
• Abstract要約: Outlier Features (OF) は、ニューラルネットワーク(NN)の幅の平均よりも、アクティベーション等級がかなり大きいニューロンである。 建築と最適化の選択がOFに与える影響について検討し、トレーニング中のOFを最小化するための実践的な洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.980628229566555
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Outlier Features (OF) are neurons whose activation magnitudes significantly exceed the average over a neural network's (NN) width. They are well known to emerge during standard transformer training and have the undesirable effect of hindering quantisation in afflicted models. Despite their practical importance, little is known behind why OFs emerge during training, nor how one can minimise them. Our work focuses on the above questions, first identifying several quantitative metrics, such as the kurtosis over neuron activation norms, to measure OFs. With these metrics, we study how architectural and optimisation choices influence OFs, and provide practical insights to minimise OFs during training. As highlights, we emphasise the importance of controlling signal propagation throughout training, and propose the Outlier Protected transformer block, which removes standard Pre-Norm layers to mitigate OFs, without loss of convergence speed or training stability. Overall, our findings shed new light on our understanding of, our ability to prevent, and the complexity of this important facet in NN training dynamics.
• Abstract（参考訳）: Outlier Features (OF) は、ニューラルネットワーク(NN)の幅の平均よりも、アクティベーションの規模がかなり大きいニューロンである。 標準変圧器訓練中に出現し、苦しめられたモデルにおいて量子化を妨げるという望ましくない効果を持つことが知られている。 実際の重要性にもかかわらず、トレーニング中にOFが出現する理由や、それを最小化する方法については、ほとんど分かっていない。 我々の研究は上記の疑問に焦点をあて、まず、OFを測定するために、ニューロンアクティベーション規範に対するクルトシスのようないくつかの定量的指標を同定する。 これらのメトリクスを用いて、アーキテクチャと最適化がOFにどのように影響するかを調べ、トレーニング中のOFを最小化するための実践的な洞察を提供する。 本稿では,トレーニング中における信号伝達の制御の重要性を強調し,コンバージェンス速度やトレーニング安定性を損なうことなく,標準のプリノーム層を除去し,OFを緩和するoutlier Protected Transformerブロックを提案する。 全体としては、NNトレーニングのダイナミックスにおいて、私たちの理解、予防する能力、そしてこの重要な側面の複雑さについて、新たな光を当てています。

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