論文の概要: Occam Gradient Descent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20194v5
• Date: Thu, 07 Nov 2024 14:25:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-09 00:48:46.554247
• Title: Occam Gradient Descent
• Title（参考訳）: Occam Gradient Descent
• Authors: B. N. Kausik,
• Abstract要約: Occam Gradient Descent はモデルサイズを最小化して一般化誤差を最小化し、モデルの重みへの勾配勾配を最小化するアルゴリズムである。 我々のアルゴリズムは、修正することなく、あらゆるニューラルネットワークの重みとトポロジ的な大きさの空間を同時に下降させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• 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. With respect to loss, compute and model size, our experiments show (a) on image classification benchmarks, linear and convolutional neural networks trained with Occam Gradient Descent outperform traditional gradient descent with or without post-train pruning; (b) on a range of tabular data classification tasks, neural networks trained with Occam Gradient Descent outperform traditional gradient descent, as well as Random Forests; (c) on natural language transformers, Occam Gradient Descent outperforms traditional gradient descent.
• 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。 我々のアルゴリズムは、修正することなく、あらゆるニューラルネットワークの重みとトポロジ的な大きさの空間を同時に下降させる。 損失、計算、モデルサイズについては、我々の実験が示している。 (a)Occam Gradient Descent を用いた線形・畳み込みニューラルネットワークによる画像分類ベンチマークでは,列車走行後プルーニングの有無にかかわらず,従来の勾配勾配よりも優れていた。 b) 表型データ分類タスクにおいて,Occam Gradient Descentで訓練されたニューラルネットワークは,従来の勾配勾配よりも優れており,またランダムフォレストも優れている。 (c) 自然言語変換器において, Occam Gradient Descent は従来の勾配勾配よりも優れる。

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