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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09263v5
• Date: Tue, 19 Aug 2025 12:07:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-20 15:36:31.345227
• 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: モデルマージ(特に重量平均化)は、計算を節約し、追加のトレーニングなしでモデル性能を向上させるという驚くべき効果を示した。 本研究では,解釈可能性のレンズを通した平均的な重み付けモデルを再解釈し,その挙動を規定するメカニズムに関する実証的な知見を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.2881959315021
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Model merging, particularly through weight averaging, has shown surprising effectiveness in saving computations and improving model performance without any additional training. However, the interpretability of why and how this technique works remains unclear. In this work, we reinterpret weight-averaged model merging through the lens of interpretability and provide empirical insights into the underlying mechanisms that govern its behavior. We approach the problem from three perspectives: (1) we analyze the learned weight structures and demonstrate that model weights encode structured representations that help explain the compatibility of weight averaging; (2) we compare averaging in weight space and feature space across diverse model architectures (CNNs and ViTs) and datasets, aiming to expose under which circumstances what combination paradigm will work more effectively; (3) we study the effect of parameter scaling on prediction stability, highlighting how weight averaging acts as a form of regularization that contributes to robustness. By framing these analyses in an interpretability context, our work contributes to a more transparent and systematic understanding of model merging for stakeholders interested in the safety and reliability of untrained model combination methods. The code is available at https://github.com/billhhh/Rethink-Merge.
• Abstract（参考訳）: モデルマージ(特に重量平均化)は、計算を節約し、追加のトレーニングなしでモデル性能を向上させるという驚くべき効果を示した。 しかし、なぜ、どのようにこの技法が機能するのかは、まだ不明である。 本研究では,解釈可能性のレンズを通した平均的な重み付けモデルを再解釈し,その挙動を規定するメカニズムに関する実証的な知見を提供する。 我々は,(1) 学習した重み構造を分析し, 平均化の整合性を説明する構造表現を符号化したモデル重みの符号化, (2) 重み空間と多種多様なモデルアーキテクチャ(CNN, ViT)とデータセット間の特徴空間の平均化を比較し, 組み合わせパラダイムがより効果的に機能する状況を明らかにすること, 3) パラメータスケーリングが予測安定性に与える影響について検討し, 平均化が頑健性に寄与する正規化の形式としてどのように機能するかを明らかにする。 これらの分析を解釈可能性の文脈でフレーミングすることで、我々の研究は、訓練されていないモデルの組み合わせメソッドの安全性と信頼性に関心のあるステークホルダーに対して、より透明で体系的なモデルマージの理解に寄与します。 コードはhttps://github.com/billhhhh/Rethink-Merge.comで公開されている。

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