論文の概要: Rethinking Weight-Averaged Model-merging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09263v1
• Date: Thu, 14 Nov 2024 08:02:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:24:57.412395
• Title: Rethinking Weight-Averaged Model-merging
• Title（参考訳）: 重量平均モデルマージの再考
• Authors: Hu Wang, Congbo Ma, Ibrahim Almakky, Ian Reid, Gustavo Carneiro, Mohammad Yaqub,
• Abstract要約: 重み付きモデルマージはディープラーニングにおいて強力なアプローチとして登場し、微調整や再訓練なしにモデル性能を向上させることができる。 本稿では,この手法を3つの新しい視点から検討し,重み付きモデルマージがどのように動作するのか,なぜより深い知見を提供する。 私たちの発見は、平均的なモデルマージの"ブラックボックス"に光を当て、貴重な洞察と実践的なレコメンデーションを提供しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.2881959315021
• License:
• Abstract: Weight-averaged model-merging has emerged as a powerful approach in deep learning, capable of enhancing model performance without fine-tuning or retraining. However, the underlying mechanisms that explain its effectiveness remain largely unexplored. In this paper, we investigate this technique from three novel perspectives to provide deeper insights into how and why weight-averaged model-merging works: (1) we examine the intrinsic patterns captured by the learning of the model weights, through the visualizations of their patterns on several datasets, showing that these weights often encode structured and interpretable patterns; (2) we investigate model ensemble merging strategies based on averaging on weights versus averaging on features, providing detailed analyses across diverse architectures and datasets; and (3) we explore the impact on model-merging prediction stability in terms of changing the parameter magnitude, revealing insights into the way of weight averaging works as regularization by showing the robustness across different parameter scales. Our findings shed light on the "black box" of weight-averaged model-merging, offering valuable insights and practical recommendations that advance the model-merging process.
• Abstract（参考訳）: 重み付きモデルマージはディープラーニングにおいて強力なアプローチとして登場し、微調整や再訓練なしにモデル性能を向上させることができる。 しかし、その効果を説明する基盤となるメカニズムはほとんど未解明のままである。 本稿では,本手法を3つの新しい視点から検討し,(1)モデル重みの学習によって得られた本質的なパターンを複数のデータセット上で可視化し,それらの重みがしばしば構造的および解釈可能なパターンを符号化すること,(2)モデルアンサンブルのマージ戦略について検討すること,(3)モデルアンサンブルのマージ戦略を多種多様なアーキテクチャやデータセットの詳細な分析を提供すること,(3)パラメータサイズの変化によるモデルマージ予測安定性への影響について考察し,パラメータスケールの整合性を示すことにより,平均値の正当性を示す。 私たちの発見は、平均的なモデルマージの“ブラックボックス”に光を当て、モデルマージプロセスを進めるための貴重な洞察と実践的なレコメンデーションを提供しました。

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