Überraschende Dichotomie von impliziten Verzerrungen in frühen und späten Phasen kann nachweislich Grokking induzieren

核心概念

Eine Dichotomie von impliziten Verzerrungen in frühen und späten Phasen des Trainingsprozesses kann zu einem überraschenden Grokking-Phänomen führen, bei dem neuronale Netze zunächst die Trainingsdaten perfekt memorieren, aber dann plötzlich eine perfekte Generalisierung auf Testdaten erreichen.

摘要

Der Artikel untersucht das Grokking-Phänomen in theoretischen Setups und zeigt, dass es durch eine Dichotomie von impliziten Verzerrungen in frühen und späten Phasen des Trainingsprozesses induziert werden kann.

Konkret wird gezeigt, dass beim Training homogener neuronaler Netze mit großer Initialisierung und kleinem Gewichtsverfall sowohl für Klassifikations- als auch für Regressionsprobleme der Trainingsprozess zunächst in einer Lösung hängen bleibt, die einem Kernel-Prädiktor entspricht. Nach einer sehr scharfen Übergangsphase konvergiert der Gradient Flow dann jedoch zu min-Norm/max-Margin-Prädiktoren, was zu einem dramatischen Wechsel in der Testgenauigkeit führt.

Die Autoren liefern konkrete Beispiele für dieses Verhalten bei linearer Klassifikation mit diagonalen linearen Netzen und bei Matrixergänzung mit überparametrisierten Modellen. Darüber hinaus zeigen sie, dass das umgekehrte Phänomen, das "Misgrokking" genannt wird, ebenfalls auftreten kann, wenn die frühe und späte Phase implizite Verzerrungen in die entgegengesetzte Richtung induzieren.

統計資料

Die Trainingsdaten können durch einen 3-dünn besetzten Gewichtsvektor linear separiert werden.
Die Trainingsdaten können durch einen Gewichtsvektor mit großer L2-Marge linear separiert werden.

引述

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從以下內容提煉的關鍵洞見

Dichotomy of Early and Late Phase Implicit Biases Can Provably Induce Grokking

by Kaifeng Lyu,... 於 arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.18817.pdf

深入探究

Welche anderen Faktoren neben der Initialisierung und dem Gewichtsverfall können noch zu einer Dichotomie von impliziten Verzerrungen führen und das Grokking-Phänomen induzieren

Neben der Initialisierung und dem Gewichtsverfall können auch andere Faktoren zu einer Dichotomie von impliziten Verzerrungen führen und das Grokking-Phänomen induzieren. Ein wichtiger Faktor ist die Lernrate während des Trainingsprozesses. Eine zu hohe Lernrate kann dazu führen, dass das Modell zu schnell auf die Trainingsdaten passt und dabei die Fähigkeit zur Generalisierung verliert. Andererseits kann eine zu niedrige Lernrate dazu führen, dass das Modell zu lange braucht, um sich anzupassen und zu generalisieren. Die Wahl der Aktivierungsfunktion kann auch eine Rolle spielen, da verschiedene Aktivierungsfunktionen unterschiedliche Auswirkungen auf die Trainingsdynamik haben können. Darüber hinaus können die Architektur des neuronalen Netzes, die Art der Regularisierung und die Art des Optimierungsalgorithmus ebenfalls zu einer Dichotomie von impliziten Verzerrungen beitragen und das Grokking-Phänomen beeinflussen.

Wie lässt sich das Grokking-Phänomen in der Praxis vermeiden, um eine schnellere Generalisierung zu erreichen

Um das Grokking-Phänomen in der Praxis zu vermeiden und eine schnellere Generalisierung zu erreichen, können verschiedene Maßnahmen ergriffen werden. Eine Möglichkeit besteht darin, die Lernrate während des Trainingsprozesses sorgfältig anzupassen. Eine adaptive Lernrate, die sich an die Trainingsdynamik anpasst, kann dazu beitragen, dass das Modell schneller konvergiert und besser generalisiert. Darüber hinaus kann die Verwendung von Regularisierungstechniken wie Dropout oder L2-Regularisierung dazu beitragen, Overfitting zu vermeiden und die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu verbessern. Die Wahl einer geeigneten Aktivierungsfunktion und die sorgfältige Auswahl der Netzwerkarchitektur können ebenfalls dazu beitragen, das Grokking-Phänomen zu minimieren und die Generalisierung zu beschleunigen.

Welche Implikationen hat das Grokking-Phänomen für das Verständnis der Generalisierungsfähigkeit moderner neuronaler Netze im Allgemeinen

Das Grokking-Phänomen hat wichtige Implikationen für das Verständnis der Generalisierungsfähigkeit moderner neuronaler Netze im Allgemeinen. Es zeigt, dass die Trainingsdynamik und die impliziten Verzerrungen während des Trainingsprozesses eine entscheidende Rolle für die Fähigkeit des Modells zur Generalisierung spielen. Durch die Untersuchung des Grokking-Phänomens können wir besser verstehen, wie neuronale Netze lernen und warum sie manchmal eine scheinbar plötzliche Verbesserung der Testgenauigkeit zeigen. Dieses Verständnis kann dazu beitragen, effektivere Trainingsstrategien zu entwickeln, die eine schnellere und zuverlässigere Generalisierung ermöglichen.