論文の概要: Does equivariance matter at scale?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23179v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 16:36:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:26:58.141438
• Title: Does equivariance matter at scale?
• Title（参考訳）: 等分散はスケールで重要か?
• Authors: Johann Brehmer, Sönke Behrends, Pim de Haan, Taco Cohen,
• Abstract要約: 我々は、等変ネットワークと非等変ネットワークが、計算およびトレーニングサンプルでどのようにスケールするかを研究する。 まず、等分散によりデータ効率が向上するが、データ拡張による非同変モデルのトレーニングは、十分なエポックを考慮すれば、このギャップを埋めることができる。 第二に、計算によるスケーリングは、テストされた各計算予算において、同変モデルが非同変モデルよりも優れたパワー則に従う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.247352029530523
• License:
• Abstract: Given large data sets and sufficient compute, is it beneficial to design neural architectures for the structure and symmetries of each problem? Or is it more efficient to learn them from data? We study empirically how equivariant and non-equivariant networks scale with compute and training samples. Focusing on a benchmark problem of rigid-body interactions and on general-purpose transformer architectures, we perform a series of experiments, varying the model size, training steps, and dataset size. We find evidence for three conclusions. First, equivariance improves data efficiency, but training non-equivariant models with data augmentation can close this gap given sufficient epochs. Second, scaling with compute follows a power law, with equivariant models outperforming non-equivariant ones at each tested compute budget. Finally, the optimal allocation of a compute budget onto model size and training duration differs between equivariant and non-equivariant models.
• Abstract（参考訳）: 大きなデータセットと十分な計算量があれば、各問題の構造と対称性のためにニューラルネットワークを設計することは有益だろうか? あるいはデータから学ぶ方が効率的か? 我々は、等変ネットワークと非等変ネットワークが、計算およびトレーニングサンプルとどのようにスケールするかを実証的に研究する。 剛体相互作用のベンチマーク問題と汎用トランスフォーマーアーキテクチャに着目し,モデルサイズ,トレーニングステップ,データセットサイズなど,一連の実験を行った。 我々は3つの結論の証拠を見つける。 第一に、等分散はデータの効率を改善するが、データ拡張による非同変モデルのトレーニングは、十分なエポックを考慮すれば、このギャップを埋めることができる。 第二に、計算によるスケーリングは、テストされた各計算予算において、同変モデルが非同変モデルよりも優れたパワー則に従う。 最後に、モデルサイズとトレーニング期間に対する計算予算の最適割り当ては、同変モデルと非同変モデルの間で異なる。

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