論文の概要: Implicit Regularization of Sharpness-Aware Minimization for Scale-Invariant Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14802v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 18:19:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:21:03.974904
• Title: Implicit Regularization of Sharpness-Aware Minimization for Scale-Invariant Problems
• Title（参考訳）: スケール不変問題に対するシャープネス認識最小化の帰納規則化
• Authors: Bingcong Li, Liang Zhang, Niao He,
• Abstract要約: この研究は均衡性という概念を導入し、2つの変数の平方ノルムの差として定義される。 我々は,スケール不変問題に適した資源効率のSAM変種である平衡性認識正規化(BAR)を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.377807940655305
• License:
• Abstract: Sharpness-aware minimization (SAM) improves generalization of various deep learning tasks. Motivated by popular architectures such as LoRA, we explore the implicit regularization of SAM for scale-invariant problems involving two groups of variables. Instead of focusing on commonly used sharpness, this work introduces a concept termed balancedness, defined as the difference between the squared norm of two variables. This allows us to depict richer global behaviors of SAM. In particular, our theoretical and empirical findings reveal that i) SAM promotes balancedness; and ii) the regularization on balancedness is data-responsive -- outliers have stronger impact. The latter coincides with empirical observations that SAM outperforms SGD in the presence of outliers. Leveraging the implicit regularization, we develop a resource-efficient SAM variant, balancedness-aware regularization (BAR), tailored for scale-invariant problems such as finetuning language models with LoRA. BAR saves 95% computational overhead of SAM, with enhanced test performance across various tasks on RoBERTa, GPT2, and OPT-1.3B.
• Abstract（参考訳）: シャープネス認識最小化(SAM)は、様々なディープラーニングタスクの一般化を改善する。 LoRAのような一般的なアーキテクチャに動機付けられ、2つの変数群を含むスケール不変問題に対するSAMの暗黙の正規化について検討する。 一般的に用いられるシャープネスに焦点をあてるのではなく、この研究は2つの変数の2乗ノルムの差として定義される均衡性という概念を導入する。 これにより、SAMのより豊かなグローバルな振る舞いを表現できます。 特に、我々の理論的および経験的な発見は、 一 SAMがバランス性を促進すること。 二 バランス性に関する規則化はデータ応答性です。 後者はSAMが外縁の存在下でSGDより優れているという経験的な観察と一致する。 暗黙的正規化を活用することで、LoRAを用いた微調整言語モデルなどのスケール不変問題に適した、リソース効率の高いSAM変種、平衡性認識正規化(BAR)を開発する。 BARはSAMの95%の計算オーバーヘッドを節約し、RoBERTa, GPT2, OPT-1.3Bの様々なタスクにおけるテスト性能を向上した。

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