論文の概要: ViMoE: An Empirical Study of Designing Vision Mixture-of-Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15732v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 07:51:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:18:32.195023
• Title: ViMoE: An Empirical Study of Designing Vision Mixture-of-Experts
• Title（参考訳）: ViMoE:ビジュアル・ミックス・オブ・エクササイズの設計に関する実証的研究
• Authors: Xumeng Han, Longhui Wei, Zhiyang Dou, Zipeng Wang, Chenhui Qiang, Xin He, Yingfei Sun, Zhenjun Han, Qi Tian,
• Abstract要約: 我々は、MoE構造をViT(Vision Transformer)に統合し、ViMoEと命名し、MoEを視覚に適用する可能性を探る。 性能はMoE層の構成に敏感であり,設計を慎重に行わずに最適な結果を得ることが困難である。 これを解決するために、共有専門家を導入し、共通情報を学習し、取得し、安定したViMoEを構築する効果的な方法として役立てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.11994027685974
• License:
• Abstract: Mixture-of-Experts (MoE) models embody the divide-and-conquer concept and are a promising approach for increasing model capacity, demonstrating excellent scalability across multiple domains. In this paper, we integrate the MoE structure into the classic Vision Transformer (ViT), naming it ViMoE, and explore the potential of applying MoE to vision through a comprehensive study on image classification. However, we observe that the performance is sensitive to the configuration of MoE layers, making it challenging to obtain optimal results without careful design. The underlying cause is that inappropriate MoE layers lead to unreliable routing and hinder experts from effectively acquiring helpful knowledge. To address this, we introduce a shared expert to learn and capture common information, serving as an effective way to construct stable ViMoE. Furthermore, we demonstrate how to analyze expert routing behavior, revealing which MoE layers are capable of specializing in handling specific information and which are not. This provides guidance for retaining the critical layers while removing redundancies, thereby advancing ViMoE to be more efficient without sacrificing accuracy. We aspire for this work to offer new insights into the design of vision MoE models and provide valuable empirical guidance for future research.
• Abstract（参考訳）: Mixture-of-Experts (MoE)モデルは、分割とコンカの概念を具現化し、モデルキャパシティを向上させるための有望なアプローチであり、複数のドメインにまたがる優れたスケーラビリティを示す。 本稿では、MoE構造をViT(Vision Transformer)に統合し、ViMoEと命名し、画像分類に関する包括的な研究を通してMoEを視覚に適用する可能性を探る。 しかし,MoE層の構成に対して性能が敏感であることから,設計を慎重に行わずに最適な結果を得ることは困難である。 根本的な原因は、不適切なMoE層が信頼できないルーティングをもたらし、専門家が有効な知識を効果的に獲得するのを妨げていることである。 これを解決するために、共有専門家を導入し、共通情報を学習し、取得し、安定したViMoEを構築する効果的な方法として役立てる。 さらに、専門家のルーティング動作を分析し、どのMoE層が特定の情報を扱うことができ、どの層がそうでないかを明らかにする。 これにより、冗長性を取り除きながら臨界層を維持するためのガイダンスが提供され、精度を犠牲にすることなくViMoEをより効率的に進めることができる。 この研究は、ビジョンMOEモデルの設計に関する新たな洞察を提供し、将来の研究に有用な実証的なガイダンスを提供することを目標にしています。

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