論文の概要: Understanding Why Adam Outperforms SGD: Gradient Heterogeneity in Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00213v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 23:05:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:06:20.673637
• Title: Understanding Why Adam Outperforms SGD: Gradient Heterogeneity in Transformers
• Title（参考訳）: アダムがSGDより優れている理由を理解する:変圧器の勾配不均一性
• Authors: Akiyoshi Tomihari, Issei Sato,
• Abstract要約: トランスフォーマーモデルはSGDで最適化することは困難であり、一般的にはAdamのような適応性を必要とする。 アダムがSGDよりも優れていた理由は不明である。 本研究は,変換器モデルの最適化課題に関する知見を提供し,将来の最適化アルゴリズムの設計のためのガイダンスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.01426831450348
• License:
• Abstract: Transformer models are challenging to optimize with SGD and typically require adaptive optimizers such as Adam. However, the reasons behind the superior performance of Adam over SGD remain unclear. In this study, we investigate the optimization of transformer models by focusing on \emph{gradient heterogeneity}, defined as the disparity in gradient norms among parameters. Our analysis shows that gradient heterogeneity hinders gradient-based optimization, including SGD, while sign-based optimization, a simplified variant of Adam, is less affected. We further examine gradient heterogeneity in transformer models and show that it is influenced by the placement of layer normalization. Additionally, we show that the momentum term in sign-based optimization is important for preventing the excessive growth of linear-head parameters in tasks with many classes. Experimental results from fine-tuning transformer models in both NLP and vision domains validate our theoretical analyses. This study provides insights into the optimization challenges of transformer models and offers guidance for designing future optimization algorithms. Code is available at \url{https://github.com/tom4649/gradient-heterogeneity}.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーモデルはSGDで最適化することは困難であり、一般的にはAdamのような適応オプティマイザを必要とする。 しかし、AdamがSGDよりも優れている理由は不明である。 本研究では,パラメータ間の勾配ノルムの差として定義される 'emph{gradient heterogeneity} に着目し,変圧器モデルの最適化について検討する。 解析の結果、勾配の不均一性はSGDを含む勾配に基づく最適化を妨げるが、Adamの簡易な変種である符号に基づく最適化は影響を受けないことがわかった。 さらに, 変圧器モデルにおける勾配不均一性について検討し, 層正規化の配置に影響されていることを示す。 さらに,符号ベース最適化における運動量項は,多くのクラスを持つタスクにおいて,線形ヘッドパラメータの過剰な成長を防止するために重要であることを示す。 NLPおよび視覚領域における微調整変圧器モデルによる実験結果は、我々の理論解析を検証した。 本研究は,変換器モデルの最適化課題に関する知見を提供し,将来の最適化アルゴリズムの設計のためのガイダンスを提供する。 コードは \url{https://github.com/tom4649/gradient-heterogeneity} で入手できる。

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