論文の概要: The Epochal Sawtooth Phenomenon: Unveiling Training Loss Oscillations in Adam and Other Optimizers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10056v3
• Date: Wed, 18 Jun 2025 01:31:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-19 16:34:05.215592
• Title: The Epochal Sawtooth Phenomenon: Unveiling Training Loss Oscillations in Adam and Other Optimizers
• Title（参考訳）: Epochal Sawtooth Phenomenon:Adamおよびその他の最適化者による訓練損失の軽減
• Authors: Qi Liu, Wanjing Ma,
• Abstract要約: テキストEpochal Sawtooth Phenomenon (ESP) と呼ばれる繰り返し学習損失パターンを特定し解析する。 このパターンは、各エポックの始めに急激な損失が減少し、その後徐々に増加し、ソートゥース状の損失曲線が生じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.770864706004472
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we identify and analyze a recurring training loss pattern, which we term the \textit{Epochal Sawtooth Phenomenon (ESP)}, commonly observed during training with adaptive gradient-based optimizers, particularly Adam optimizer. This pattern is characterized by a sharp drop in loss at the beginning of each epoch, followed by a gradual increase, resulting in a sawtooth-shaped loss curve. Through empirical observations, we demonstrate that while this effect is most pronounced with Adam, it persists, although less severely, with other optimizers such as RMSProp. We empirically analyze the mechanisms underlying ESP, focusing on key factors such as Adam's $\beta$ parameters, batch size, data shuffling, and sample replacement. Our analysis shows that ESP arises from adaptive learning rate adjustments controlled by the second moment estimate. Additionally, we identify the ``immediate re-exposure to samples'' effect during data shuffling, which causes the model to learn or memorize more at the beginning of each epoch. We also find that smaller values of $\beta_2$ exacerbate ESP but can act as a form of regularization. While ESP is not necessarily indicative of overfitting, higher model capacity can amplify the phenomenon. To further support our analysis, we replicate ESP through a high-dimensional quadratic minimization task. We demonstrate that ESP can emerge even in simple optimization scenarios, reinforcing the generality of this pattern. The code for reproducing our experiments is available at https://github.com/qiliuchn/training-loss-pattern.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,適応的勾配に基づくオプティマイザ(特にアダム・オプティマイザ)を用いたトレーニング中によく見られる「textit{Epochal Sawtooth Phenomenon (ESP)」と呼ばれる繰り返し学習損失パターンを特定し,解析する。 このパターンは、各エポックの始めに急激な損失が減少し、その後徐々に増加し、ソートゥース状の損失曲線が生じる。 経験的観察により、この効果はAdamで最も発音されるが、RMSPropのような他の最適化器では、それほど深刻ではないが持続することを示した。 我々は、Adamの$\beta$パラメータ、バッチサイズ、データシャッフル、サンプル置換といった重要な要素に注目し、ESPの基盤となるメカニズムを経験的に分析します。 分析の結果、ESPは第2モーメント推定によって制御される適応学習率調整から生じることが示された。 さらに,データシャッフル中の'即時再露光'の効果を同定し,各エポックの開始時にモデルが学習あるいは記憶しやすくする。 また、$\beta_2$ の小さい値は ESP を悪化させるが、正規化の一形態として振る舞うことができる。 ESPは必ずしも過度な適合を示すものではないが、より高いモデルキャパシティは現象を増幅することができる。 解析をさらに支援するため,高次元2次最小化タスクを通じてESPを複製する。 単純な最適化シナリオであってもESPが出現し、このパターンの一般化が強化されることを実証する。 実験を再現するためのコードはhttps://github.com/qiliuchn/training-loss-pattern.comで公開されている。

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