論文の概要: Understanding and Improving the Shampoo Optimizer via Kullback-Leibler Minimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03378v1
• Date: Wed, 03 Sep 2025 14:55:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 21:40:46.561951
• Title: Understanding and Improving the Shampoo Optimizer via Kullback-Leibler Minimization
• Title（参考訳）: Kullback-Leibler最小化によるシャンプー最適化の理解と改善
• Authors: Wu Lin, Scott C. Lowe, Felix Dangel, Runa Eschenhagen, Zikun Xu, Roger B. Grosse,
• Abstract要約: クルバック・リーブラー (KL) 最小化レンズを用いてシャンプーの推定を共分散推定として検討した。 我々は,安定化のために,シャンプーがアダムに頼っていることを排除し,実践的な推定手法であるKL-シャンプーを開発した。 予備的な結果は、KL-ShampooがShampooのパフォーマンスを改善し、Adamなしで安定させ、ニューラルネットワークの事前トレーニングにおいてAdam安定化版であるSOAPよりも優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.631895671087534
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: As an adaptive method, Shampoo employs a structured second-moment estimation, and its effectiveness has attracted growing attention. Prior work has primarily analyzed its estimation scheme through the Frobenius norm. Motivated by the natural connection between the second moment and a covariance matrix, we propose studying Shampoo's estimation as covariance estimation through the lens of Kullback-Leibler (KL) minimization. This alternative perspective reveals a previously hidden limitation, motivating improvements to Shampoo's design. Building on this insight, we develop a practical estimation scheme, termed KL-Shampoo, that eliminates Shampoo's reliance on Adam for stabilization, thereby removing the additional memory overhead introduced by Adam. Preliminary results show that KL-Shampoo improves Shampoo's performance, enabling it to stabilize without Adam and even outperform its Adam-stabilized variant, SOAP, in neural network pretraining.
• Abstract（参考訳）: 適応的手法として、シャンプーは構造化第2モーメント推定を採用し、その効果が注目されている。 以前の研究は、主にフロベニウスノルムを通じてその推定スキームを分析した。 第二モーメントと共分散行列との自然な接続によって動機づけられ, クルバック・リーブラー(KL)最小化のレンズによる共分散推定としてのシャンプーの推定について検討する。 この別の見方は、以前は隠されていた制限を明らかにし、シャンプーの設計の改善を動機付けている。 この知見に基づいて、我々はKL-Shampooと呼ばれる実用的な推定手法を開発し、シャンプーが安定化のためにAdamに頼っていることを排除し、Adamが導入したメモリオーバーヘッドを除去する。 予備的な結果は、KL-ShampooがShampooのパフォーマンスを改善し、Adamなしで安定させ、ニューラルネットワークの事前トレーニングにおいてAdam安定化版であるSOAPよりも優れていることを示している。

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