Effizientes Training tiefer neuronaler Netze durch Nullter-Ordnung-Optimierung: DeepZero

Core Concepts

DeepZero ist ein neuartiges Framework, das die Skalierbarkeit von Nullter-Ordnung-Optimierung für das Training Tiefer Neuronaler Netze deutlich verbessert. Durch koordinatenweise Gradientenschätzung, sparsitätsinduziertes Training und parallele Implementierung erreicht DeepZero Leistungsfähigkeit auf Augenhöhe mit Gradientenbasierten Methoden, bei gleichzeitiger Anwendbarkeit in Szenarien mit nicht-differenzierbaren Komponenten.

Abstract

Das Paper stellt das DeepZero-Framework vor, das darauf abzielt, die Skalierbarkeit von Nullter-Ordnung-Optimierung (ZO) für das Training Tiefer Neuronaler Netze (DNNs) zu verbessern.
Zunächst wird gezeigt, dass die deterministische koordinatenweise Gradientenschätzung (CGE) der randomisierten vektorbasierten Schätzung (RGE) in Bezug auf Genauigkeit und Recheneffizienz überlegen ist, insbesondere bei tieferen Modellen.
Darauf aufbauend wird ein sparsitätsinduziertes ZO-Trainingsprotokoll entwickelt, das Modellpruning mit ZO-Optimierung kombiniert. Hierbei wird die Sparsität der Gradienten anstelle der Modellgewichte ausgenutzt, um die Anzahl der benötigten Modellanfragen zu reduzieren.
Zusätzlich werden Methoden zur Merkmalswiederverwendung und vorwärtsgerichteten Parallelisierung vorgestellt, um die praktische Umsetzung von ZO-Training weiter zu beschleunigen.
Die umfangreichen Experimente zeigen, dass DeepZero state-of-the-art Genauigkeit auf ResNet-20 mit CIFAR-10 erreicht, nahe an der Leistung gradientenbasierter Methoden. Darüber hinaus demonstriert DeepZero Vorteile in Anwendungen wie zertifizierter adversarieller Verteidigung und physikbasierter Fehlerkorrektur in Differentialgleichungslösern.

Stats

Die Verwendung von koordinatenweiser Gradientenschätzung (CGE) anstelle von randomisierter vektorbasierter Schätzung (RGE) führt zu einer Verbesserung von Genauigkeit und Recheneffizienz beim Training Tiefer Neuronaler Netze.
Durch Modellpruning kann die Sparsität der Gradienten ausgenutzt werden, um die Anzahl der benötigten Modellanfragen bei ZO-Training zu reduzieren.
Merkmalswiederverwendung und vorwärtsgerichtete Parallelisierung beschleunigen die praktische Umsetzung von ZO-Training weiter.

Quotes

"DeepZero, a principled ZO deep learning (DL) framework that can scale ZO optimization to DNN training from scratch through three primary innovations."
"Our extensive experiments show that DeepZero achieves state-of-the-art (SOTA) accuracy on ResNet-20 trained on CIFAR-10, approaching FO training performance for the first time."
"We believe our results will inspire future research on scalable ZO optimization and contribute to advancing DL with black box."

Key Insights Distilled From

DeepZero

by Aochuan Chen... at arxiv.org 03-18-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.02025.pdf

Deeper Inquiries

Wie lassen sich die Erkenntnisse aus DeepZero auf andere Anwendungsfelder übertragen, in denen Nullter-Ordnung-Optimierung von Vorteil sein könnte, wie z.B. digitale Zwillinge oder On-Device-Training?

Die Erkenntnisse aus DeepZero können auf verschiedene Anwendungsfelder übertragen werden, in denen die Nullter-Ordnung-Optimierung von Vorteil sein könnte. Zum Beispiel könnten sie in der Entwicklung von digitalen Zwillingen eingesetzt werden, um die Effizienz von Simulationen zu verbessern und Fehler in den Vorhersagen zu korrigieren. Durch die Integration von DeepZero in den Prozess des Trainings von neuronalen Netzwerken für digitale Zwillinge könnte die Genauigkeit der Vorhersagen erhöht und die Anpassung an reale Bedingungen verbessert werden.
Ebenso könnte DeepZero im Bereich des On-Device-Trainings nützlich sein, insbesondere wenn die Berechnung von Backpropagation auf den Geräten nicht praktikabel ist. Durch die Anwendung von ZO-Optimierungstechniken könnte die Effizienz des Trainingsprozesses verbessert werden, was besonders wichtig ist, wenn Ressourcen wie Rechenleistung und Energie auf den Geräten begrenzt sind. Dies könnte dazu beitragen, die Leistung von Modellen auf mobilen Geräten zu optimieren und die Anpassungsfähigkeit an verschiedene Umgebungen zu verbessern.

Welche Möglichkeiten gibt es, die Skalierbarkeit von ZO-Optimierung für noch größere Modelle und Datensätze weiter zu verbessern?

Um die Skalierbarkeit von ZO-Optimierung für noch größere Modelle und Datensätze weiter zu verbessern, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden. Eine Möglichkeit besteht darin, die Effizienz der Gradientenschätzung zu optimieren, um die Anzahl der erforderlichen Modellabfragen zu reduzieren. Dies könnte durch die Verwendung fortschrittlicherer Techniken zur Schätzung von Gradienten wie deterministische koordinatenweise Gradientenschätzung (CGE) erreicht werden, die sich als effektiver und effizienter erwiesen hat.
Darüber hinaus könnte die Integration von fortschrittlichen Parallelisierungstechniken, wie z.B. vorwärtsgerichtete Parallelisierung, die Skalierbarkeit von ZO-Optimierung weiter verbessern. Durch die Verteilung von Berechnungen über mehrere Prozesse oder GPUs könnte die Trainingsgeschwindigkeit erhöht und die Effizienz des Trainingsprozesses insgesamt gesteigert werden. Dies könnte es ermöglichen, auch größere Modelle und Datensätze effizient zu trainieren.

Inwiefern können die Konzepte von DeepZero auch für andere Ansätze des Trainings ohne Backpropagation, wie z.B. vorwärtsgerichtetes Lernen, nutzbar gemacht werden?

Die Konzepte von DeepZero, wie z.B. die effiziente Gradientenschätzung, die Integration von Sparsamkeit und die Nutzung von Parallelisierungstechniken, könnten auch auf andere Ansätze des Trainings ohne Backpropagation, wie z.B. vorwärtsgerichtetes Lernen, angewendet werden. Durch die Anpassung dieser Konzepte an andere Trainingsmethoden ohne Backpropagation könnte die Effizienz und Wirksamkeit dieser Ansätze verbessert werden.
Zum Beispiel könnte die Verwendung von deterministischer koordinatenweiser Gradientenschätzung (CGE) anstelle von zufälliger vektorweiser Gradientenschätzung (RGE) die Genauigkeit und Effizienz des Trainingsprozesses verbessern. Ebenso könnte die Integration von Sparsamkeitstechniken, wie z.B. die Nutzung von ZO-GraSP für die Modellpruning-gestützte Gradientensparsamkeit, auch für andere Trainingsansätze ohne Backpropagation von Vorteil sein. Durch die Anpassung und Anwendung dieser Konzepte könnten auch andere Trainingsmethoden ohne Backpropagation ihre Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit verbessern.