論文の概要: DASH: Warm-Starting Neural Network Training in Stationary Settings without Loss of Plasticity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23495v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 22:57:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:02:58.295450
• Title: DASH: Warm-Starting Neural Network Training in Stationary Settings without Loss of Plasticity
• Title（参考訳）: DASH: プラスティック性を損なわない定置環境におけるウォームスタートニューラルネットワークトレーニング
• Authors: Baekrok Shin, Junsoo Oh, Hanseul Cho, Chulhee Yun,
• Abstract要約: 我々は,実世界のニューラルネットワークトレーニングを模擬したフレームワークを開発し,静止データ上での暖房開始時の可塑性損失の主な原因としてノイズ記憶を同定する。 そこで本研究では,学習した特徴を保ちながら雑音を選択的に忘れることによって可塑性損失を軽減することを目的としたDASH(Direction-Aware SHrinking)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.624569521079426
• License:
• Abstract: Warm-starting neural network training by initializing networks with previously learned weights is appealing, as practical neural networks are often deployed under a continuous influx of new data. However, it often leads to loss of plasticity, where the network loses its ability to learn new information, resulting in worse generalization than training from scratch. This occurs even under stationary data distributions, and its underlying mechanism is poorly understood. We develop a framework emulating real-world neural network training and identify noise memorization as the primary cause of plasticity loss when warm-starting on stationary data. Motivated by this, we propose Direction-Aware SHrinking (DASH), a method aiming to mitigate plasticity loss by selectively forgetting memorized noise while preserving learned features. e validate our approach on vision tasks, demonstrating improvements in test accuracy and training efficiency.
• Abstract（参考訳）: 従来から学んだ重み付きネットワークの初期化によるウォームスタートニューラルネットワークトレーニングは、実用的なニューラルネットワークが新しいデータの継続的な流入下で展開されることがしばしばあるため、魅力的である。 しかし、しばしば可塑性が失われ、ネットワークは新たな情報を学ぶ能力を失い、結果としてゼロからトレーニングするよりも一般化が悪くなる。 これは定常的なデータ分布でも発生し、その基盤となるメカニズムはよく理解されていない。 我々は,実世界のニューラルネットワークトレーニングを模擬したフレームワークを開発し,静止データ上での暖房開始時の可塑性損失の主な原因としてノイズ記憶を同定する。 そこで本研究では,学習した特徴を保ちながら記憶された雑音を選択的に忘れることにより,可塑性損失を軽減することを目的としたDASH(Direction-Aware SHrinking)を提案する。 ビジョンタスクに対する我々のアプローチを検証することで、テスト精度とトレーニング効率の改善を実証します。

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