論文の概要: Less is More: Efficient Weight Farcasting with 1-Layer Neural Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02714v1
- Date: Mon, 05 May 2025 15:10:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.721256
- Title: Less is More: Efficient Weight Farcasting with 1-Layer Neural Network
- Title（参考訳）: より少ない: 1層ニューラルネットワークによる効率的なウェイトファストキャスティング
- Authors: Xiao Shou, Debarun Bhattacharjya, Yanna Ding, Chen Zhao, Rui Li, Jianxi Gao,
- Abstract要約: 本稿では,長期時系列予測技術を活用することによって,従来の手法から切り離された新たなフレームワークを提案する。
提案手法は,初期および最終重み付けのみに着目し,複雑なモデルアーキテクチャに対する合理化された代替手段を提供する。
大規模言語モデルであるDistilBERTを含む,合成重みシーケンスと実世界のディープラーニングアーキテクチャに関する実証評価により,本手法の優位性を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.765677644342098
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Addressing the computational challenges inherent in training large-scale deep neural networks remains a critical endeavor in contemporary machine learning research. While previous efforts have focused on enhancing training efficiency through techniques such as gradient descent with momentum, learning rate scheduling, and weight regularization, the demand for further innovation continues to burgeon as model sizes keep expanding. In this study, we introduce a novel framework which diverges from conventional approaches by leveraging long-term time series forecasting techniques. Our method capitalizes solely on initial and final weight values, offering a streamlined alternative for complex model architectures. We also introduce a novel regularizer that is tailored to enhance the forecasting performance of our approach. Empirical evaluations conducted on synthetic weight sequences and real-world deep learning architectures, including the prominent large language model DistilBERT, demonstrate the superiority of our method in terms of forecasting accuracy and computational efficiency. Notably, our framework showcases improved performance while requiring minimal additional computational overhead, thus presenting a promising avenue for accelerating the training process across diverse tasks and architectures.
- Abstract（参考訳）: 大規模ディープニューラルネットワークのトレーニングに固有の計算上の課題に対処することは、現代の機械学習研究において依然として重要な取り組みである。
これまでの取り組みは、モーメントによる勾配降下、学習率のスケジューリング、重量正規化といった技術によるトレーニング効率の向上に重点を置いていたが、モデルのサイズが拡大するにつれて、さらなるイノベーションの需要が拡大し続けている。
本研究では,長期連続予測技術を活用することによって,従来の手法から分岐する新しい枠組みを提案する。
提案手法は,初期および最終重み付けのみに着目し,複雑なモデルアーキテクチャに対する合理化された代替手段を提供する。
また,本手法の予測性能を高めるために調整された新しい正則化器も導入する。
大規模言語モデルであるDistilBERTを含む,合成重みシーケンスと実世界のディープラーニングアーキテクチャに関する実証的な評価は,精度と計算効率の予測において,本手法の優位性を実証している。
特に、我々のフレームワークは、最小限の計算オーバーヘッドを必要としながら、パフォーマンスの向上を示し、様々なタスクやアーキテクチャにわたるトレーニングプロセスを加速するための有望な道を示す。
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