論文の概要: Investigating the Synergistic Effects of Dropout and Residual Connections on Language Model Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01019v1
• Date: Tue, 1 Oct 2024 19:27:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 23:40:11.811268
• Title: Investigating the Synergistic Effects of Dropout and Residual Connections on Language Model Training
• Title（参考訳）: 言語モデル学習におけるドロップアウトと残留接続の相乗効果の検討
• Authors: Qingyang Li, Weimao Ke,
• Abstract要約: 本稿では,言語モデル学習における過剰適合軽減におけるドロップアウト手法の意義について考察する。 言語モデリングの文脈における個々の層と残余接続に対する変数のドロップアウト率の影響について、包括的な調査を行っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.198560135369579
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper examines the pivotal role of dropout techniques in mitigating overfitting in language model training. It conducts a comprehensive investigation into the influence of variable dropout rates on both individual layers and residual connections within the context of language modeling. Our study conducts training of a decoder implementation on the classic Tiny Shakespeare data to examine the effects of the adjustments on training efficiency and validation error. Results not only confirm the benefits of dropout for regularization and residuals for convergence, but also reveal their interesting interactions. There exists an important trade-off between the depth of residual connections and the dropout on these connections for optimal deep neural network convergence and generalization.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,言語モデル学習における過剰適合軽減におけるドロップアウト手法の意義について考察する。 言語モデリングの文脈における個々の層と残余接続に対する変数のドロップアウト率の影響について、包括的な調査を行っている。 本研究は,古典的なTiny Shakespeareデータに対するデコーダ実装のトレーニングを行い,トレーニング効率と検証誤差に対する調整の効果について検討する。 結果は、正規化のためのドロップアウトの利点と収束のための残差を確認するだけでなく、興味深い相互作用を明らかにする。 残差接続の深さとこれらの接続へのドロップアウトの間には、最適なディープニューラルネットワーク収束と一般化のための重要なトレードオフが存在する。

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