論文の概要: Occam Gradient Descent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20194v1
• Date: Thu, 30 May 2024 15:58:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 13:29:24.544283
• Title: Occam Gradient Descent
• Title（参考訳）: Occam Gradient Descent
• Authors: B. N. Kausik,
• Abstract要約: トランスフォーマーのようなオーバープロビジョンされたディープラーニングモデルは、大きなデータセット上で単一のエポックのために訓練されるため、コンピューティングリソースとトレーニングデータの両方で非効率である。 一般化誤差を最小化するためにモデルサイズを適応的に減少させるアルゴリズムであるOccam Gradient Descentを学習理論から導出する。 提案アルゴリズムは, ニューラルネットワークの重み空間とトポロジカルサイズを同時に降下させ, 従来の勾配勾配よりも精度, 計算, モデル圧縮に優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning neural network models must be large enough to adapt to their problem domain, while small enough to avoid overfitting training data during gradient descent. To balance these competing demands, overprovisioned deep learning models such as transformers are trained for a single epoch on large data sets, and hence inefficient with both computing resources and training data. In response to these inefficiencies, we exploit learning theory to derive Occam Gradient Descent, an algorithm that interleaves adaptive reduction of model size to minimize generalization error, with gradient descent on model weights to minimize fitting error. In contrast, traditional gradient descent greedily minimizes fitting error without regard to generalization error. Our algorithm simultaneously descends the space of weights and topological size of any neural network without modification, and is effective in our experiments in outperforming traditional gradient descent with or without post-train pruning in accuracy, compute and model compression.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングニューラルネットワークモデルは、問題領域に適応するのに十分な大きさでなければならないが、勾配降下時のトレーニングデータの過度な適合を回避するには十分である。 これらの競合する要求のバランスをとるために、トランスフォーマーのような過剰な予測されたディープラーニングモデルは、大きなデータセット上で1つのエポックのために訓練されるため、コンピューティングリソースとトレーニングデータの両方で非効率である。 これらの非効率性に対応するために、我々は学習理論を利用してOccam Gradient Descentを導出する。Occam Gradient Descentはモデルサイズを適応的に減少させ、一般化誤差を最小限に抑えるアルゴリズムである。 対照的に、従来の勾配降下は、一般化誤差によらず、嵌合誤差を極度に最小化する。 提案アルゴリズムは, ニューラルネットワークの重み空間とトポロジカルサイズを同時に下降させるとともに, 従来の勾配勾配よりも精度, 計算, モデル圧縮に優れる。

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