toplogo
로그인

언어 모델링 과제에서 AdamW의 내재적 편향


핵심 개념
AdamW는 매개변수의 ℓ∞ 노름이 제한된 최적화 문제의 KKT 점으로 수렴한다.
초록

이 연구는 AdamW가 Adam과 ℓ2 정규화 사이의 이점을 이해하기 위한 첫 단계이다. 주요 통찰은 다음과 같다:

  1. Adam은 ℓ∞ 노름에 대한 정규화된 가장 가파른 하강법의 부드러운 버전이다.
  2. 모든 노름에 대해, 가중치 감쇠가 적용된 정규화된 가장 가파른 하강법은 해당 노름 공 내의 Frank-Wolfe 알고리즘과 본질적으로 동일하다.
    이 연구의 핵심 기술적 기여는 Adam 업데이트의 평균 업데이트 크기에 대한 엄격한 상한계를 제공하는 것이다. 이를 통해 AdamW의 하이퍼파라미터 η, λ, β1, β2와 매개변수의 ℓ∞ 노름 사이의 관계를 예측할 수 있다.
edit_icon

요약 맞춤 설정

edit_icon

AI로 다시 쓰기

edit_icon

인용 생성

translate_icon

소스 번역

visual_icon

마인드맵 생성

visit_icon

소스 방문

통계
AdamW의 매개변수 ℓ∞ 노름은 다음과 같은 경우에 1/λ 이하로 수렴한다: β1 ≈ β2 λη ≪ 1 - β2 < 1 - β1
인용구
없음

핵심 통찰 요약

by Shuo Xie,Zhi... 게시일 arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.04454.pdf
Implicit Bias of AdamW

더 깊은 질문

0
star