論文の概要: Preconditioned Sharpness-Aware Minimization: Unifying Analysis and a Novel Learning Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06603v1
• Date: Sat, 11 Jan 2025 18:05:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:23:08.670088
• Title: Preconditioned Sharpness-Aware Minimization: Unifying Analysis and a Novel Learning Algorithm
• Title（参考訳）: 事前条件付きシャープネス認識最小化:統一解析と新しい学習アルゴリズム
• Authors: Yilang Zhang, Bingcong Li, Georgios B. Giannakis,
• Abstract要約: シャープネスを意識した最小化(SAM)は、ディープニューラルネットワークベースの学習の一般化性を改善する強力なツールとして登場した。 この寄与はプリコンディショニング(pre)を利用してSAM変種を統一し、統一収束解析だけでなく、貴重な洞察を提供する。 informationSAMと呼ばれる新しいアルゴリズムを導入し、ノイズ推定による勾配の調整によりSAMのいわゆる逆モデル劣化問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.656014609027494
• License:
• Abstract: Targeting solutions over `flat' regions of the loss landscape, sharpness-aware minimization (SAM) has emerged as a powerful tool to improve generalizability of deep neural network based learning. While several SAM variants have been developed to this end, a unifying approach that also guides principled algorithm design has been elusive. This contribution leverages preconditioning (pre) to unify SAM variants and provide not only unifying convergence analysis, but also valuable insights. Building upon preSAM, a novel algorithm termed infoSAM is introduced to address the so-called adversarial model degradation issue in SAM by adjusting gradients depending on noise estimates. Extensive numerical tests demonstrate the superiority of infoSAM across various benchmarks.
• Abstract（参考訳）: ロスランドスケープの「フラット」領域を対象とするソリューションとして、シャープネス認識最小化(SAM)が、ディープニューラルネットワークベースの学習の一般化性向上のための強力なツールとして登場した。 この目的のためにいくつかのSAM変種が開発されているが、アルゴリズム設計の原則を導く統一的なアプローチが提案されている。 この寄与はプリコンディショニング(pre)を利用してSAM変種を統一し、統一収束解析だけでなく、貴重な洞察を提供する。 preSAMに基づいて、インフォSAMと呼ばれる新しいアルゴリズムを導入し、ノイズ推定に応じて勾配を調整することでSAMのいわゆる逆モデル劣化問題に対処する。 大規模な数値実験は、様々なベンチマークでインフォSAMの優位性を実証している。

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