論文の概要: Convergence Rates for Softmax Gating Mixture of Experts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03213v1
- Date: Wed, 05 Mar 2025 06:11:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-06 15:53:33.128033
- Title: Convergence Rates for Softmax Gating Mixture of Experts
- Title（参考訳）: ソフトマックス・ゲーティング・ミックスの収束率
- Authors: Huy Nguyen, Nhat Ho, Alessandro Rinaldo,
- Abstract要約: 機械学習モデルの効率性とスケーラビリティを向上するための効果的なフレームワークとして、Mixture of Expert (MoE)が登場した。
MoEの成功の中心は、適応的なソフトマックスゲーティングメカニズムであり、各専門家の入力に対する関連性を決定する責任を負い、それぞれの重みを動的に専門家に割り当てる。
標準ソフトマックスゲーティングまたはその変種を備えたMoEの下で,パラメータ推定と専門家推定の収束解析を行い,密度とスパースゲーティングと階層ソフトマックスゲーティングを含む。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.3687645289918
- License:
- Abstract: Mixture of experts (MoE) has recently emerged as an effective framework to advance the efficiency and scalability of machine learning models by softly dividing complex tasks among multiple specialized sub-models termed experts. Central to the success of MoE is an adaptive softmax gating mechanism which takes responsibility for determining the relevance of each expert to a given input and then dynamically assigning experts their respective weights. Despite its widespread use in practice, a comprehensive study on the effects of the softmax gating on the MoE has been lacking in the literature. To bridge this gap in this paper, we perform a convergence analysis of parameter estimation and expert estimation under the MoE equipped with the standard softmax gating or its variants, including a dense-to-sparse gating and a hierarchical softmax gating, respectively. Furthermore, our theories also provide useful insights into the design of sample-efficient expert structures. In particular, we demonstrate that it requires polynomially many data points to estimate experts satisfying our proposed \emph{strong identifiability} condition, namely a commonly used two-layer feed-forward network. In stark contrast, estimating linear experts, which violate the strong identifiability condition, necessitates exponentially many data points as a result of intrinsic parameter interactions expressed in the language of partial differential equations. All the theoretical results are substantiated with a rigorous guarantee.
- Abstract（参考訳）: エキスパートの混合(MoE)は、複数の専門的なサブモデル間で複雑なタスクをソフトに分割することで、機械学習モデルの効率性とスケーラビリティを向上させる効果的なフレームワークとして最近登場した。
MoEの成功の中心は、適応的なソフトマックスゲーティングメカニズムであり、各専門家の入力に対する関連性を決定する責任を負い、それぞれの重みを動的に専門家に割り当てる。
実際に広く用いられているにもかかわらず、MoEに対するソフトマックス・ゲーティングの効果に関する包括的な研究は文献に欠けている。
このギャップを埋めるために,本論文では, 標準ソフトマックスゲーティングまたはその変種を備えたMoEの下で, パラメータ推定と専門家推定の収束解析を行い, それぞれ, 密度対スパースゲーティングと階層ソフトマックスゲーティングを含む。
さらに,本理論は,サンプル効率のよい専門家構造の設計にも有用である。
特に、提案した 'emph{strong identifiability} 条件を満たす専門家を推定するためには、多項式的に多くのデータポイントが必要であることを実証する。
スターク対照的に、強い識別可能性条件に反する線形専門家の推定は、偏微分方程式の言語で表現される固有パラメータ相互作用の結果、指数関数的に多くのデータポイントを必要とする。
すべての理論的結果は厳密な保証で裏付けられている。
関連論文リスト
- On Expert Estimation in Hierarchical Mixture of Experts: Beyond Softmax Gating Functions [29.130355774088205]
Hierarchical Mixture of Experts (HMoE)は、複雑な入力の処理とターゲットタスクのパフォーマンス向上に長けている。
理論的には、各専門家群に配向ゲーティング関数を適用することで、HMoEが堅牢な結果が得られることを証明している。
これには、大規模なマルチモーダルタスク、画像分類、潜時ドメイン発見および予測タスクが含まれます。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-03T19:28:52Z) - Sigmoid Gating is More Sample Efficient than Softmax Gating in Mixture of Experts [78.3687645289918]
我々は,シグモイドゲーティング関数が,専門家推定の統計的タスクにおいて,ソフトマックスゲーティングよりも高いサンプル効率を享受できることを示した。
ReLU や GELU のようなよく使われる活性化型フィードフォワードネットワークとして定式化された専門家は,シグモイドゲーティングの下でより速い収束率を享受できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-22T21:12:34Z) - Generalization Error Analysis for Sparse Mixture-of-Experts: A Preliminary Study [65.11303133775857]
Mixture-of-Experts (MoE)計算アマルガメート予測
Sparse MoEは、限られた数、あるいは1つの専門家だけを選択的に扱うことで、経験的に保存され、時にはパフォーマンスが向上する一方で、オーバーヘッドを大幅に削減する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-26T05:48:02Z) - On Least Square Estimation in Softmax Gating Mixture of Experts [78.3687645289918]
決定論的MoEモデルに基づく最小二乗推定器(LSE)の性能について検討する。
我々は,多種多様な専門家関数の収束挙動を特徴付けるために,強い識別可能性という条件を確立する。
本研究は,専門家の選択に重要な意味を持つ。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-05T12:31:18Z) - Merge, Then Compress: Demystify Efficient SMoE with Hints from Its Routing Policy [84.11508381847929]
わずかに活性化されたMixture-of-Experts(SMoE)は、ニューラルネットワークの学習能力のスケールアップを約束している。
ルーティング統計を利用したM-SMoEを提案する。
我々のMC-SMoEは最大80%のメモリと20%のFLOPを削減でき、性能は実質的に損なわれない。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-02T16:51:32Z) - Statistical Perspective of Top-K Sparse Softmax Gating Mixture of
Experts [28.907764868329988]
本研究では,トップKスパース・ソフトマックス・ゲーティング関数が密度およびパラメータ推定に与える影響について検討した。
その結果,入力領域の異なる振る舞いを捉えるために,パラメータ間の新規な損失関数を定義した。
以上の結果から,トップKスパースソフトマックスゲーティング関数から選択した専門家の数は,一定数のボロノイ細胞の総濃度を超えることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-25T03:28:01Z) - MoEC: Mixture of Expert Clusters [93.63738535295866]
Sparsely Mixture of Experts (MoE)は、安価な計算オーバーヘッドを持つ有望なスケーリング能力のため、大きな関心を集めている。
MoEは密度の高い層をスパースの専門家に変換し、ゲートルーティングネットワークを使用して専門家を条件付きで活性化させる。
しかし、専門家の数が増加するにつれて、乱雑なパラメータを持つMoEはデータアロケーションの過度な調整とスパースに悩まされる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-19T06:09:55Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。