論文の概要: Leverage Domain-invariant assumption for regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01476v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 13:21:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 21:11:22.567556
• Title: Leverage Domain-invariant assumption for regularization
• Title（参考訳）: レバレッジ領域不変な正規化の仮定
• Authors: RuiZhe Jiang, Haotian Lei,
• Abstract要約: オーバーフィッティング(Overfitting)は、ニューラルネットワークがトレーニングセットとテストセットの間に顕著なパフォーマンスのギャップを示すとき、オーバーフィッティング(overfitting)と呼ばれる現象である。 textbfSamelossは、同じトレーニングセットのランダムなサブセットにまたがる特徴差を制約することで、モデルを正規化する適応的手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32885740436059047
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Over-parameterized neural networks often exhibit a notable gap in performance between the training and test sets, a phenomenon known as overfitting. To mitigate this, various regularization techniques have been proposed, each tailored to specific tasks and model architectures. In this paper, we offer a novel perspective on overfitting: models tend to learn different representations from distinct i.i.d. datasets. Building on this insight, we introduce \textbf{Sameloss}, an adaptive method that regularizes models by constraining the feature differences across random subsets of the same training set. Due to its minimal prior assumptions, this approach is broadly applicable across different architectures and tasks. Our experiments demonstrate that \textbf{Sameloss} effectively reduces overfitting with low sensitivity to hyperparameters and minimal computational cost. It exhibits particularly strong memory suppression and fosters normal convergence, even when the model is beginning to overfit. \textbf{Even in the absence of significant overfitting, our method consistently improves accuracy and lowers validation loss.}
• Abstract（参考訳）: 過度にパラメータ化されたニューラルネットワークは、トレーニングセットとテストセットの間の顕著なパフォーマンスギャップを示すことが多い。 これを軽減するために、様々な正規化手法が提案され、それぞれが特定のタスクやモデルアーキテクチャに合わせている。 モデルは異なるデータセットから異なる表現を学習する傾向がある。 この知見に基づいて、同じトレーニングセットのランダムなサブセットにまたがる特徴差を制限してモデルを正規化する適応的手法である「textbf{Sameloss}」を導入する。 最小限の前提のため、このアプローチはさまざまなアーキテクチャやタスクに広く適用できます。 実験により, ハイパーパラメータに対する感度の低下と計算コストの最小化により, オーバーフィッティングを効果的に低減できることを示した。 特に強いメモリ抑制を示し、モデルがオーバーフィットし始めているときでも正常な収束を促進する。 重要なオーバーフィッティングがなければ、我々の方法は常に精度を向上し、バリデーション損失を低減します。 ※

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