“`html
Метод выравнивания весовых диапазонов, использующий регуляризацию весовых диапазонов для ограничения выравнивания весовых диапазонов во время обучения
Модельное слияние включает объединение нескольких глубоких моделей в одну. Одно из потенциальных преимуществ метода интерполяции моделей заключается в его способности улучшать понимание исследователей особенностей связи между режимами нейронных сетей. В контексте федеративного обучения промежуточные модели обычно отправляются через граничные узлы перед объединением на сервере. Этот процесс вызвал большой интерес среди исследователей из-за его важности в различных приложениях. Основная цель модельного слияния заключается в улучшении обобщаемости, эффективности и устойчивости, сохраняя при этом возможности исходных моделей.
Координатно-ориентированное усреднение параметров
Метод выбора для слияния моделей в глубоких нейронных сетях – это координатно-ориентированное усреднение параметров. В то же время федеративное обучение агрегирует локальные модели с граничных узлов, а исследование связи режимов использует линейную или кусочно-линейную интерполяцию между моделями.
Новое исследование исследователей университета Нанкинг исследует слияние моделей в разных весовых диапазонах и влияние условий обучения на распределение весов (в данном исследовании обозначается как “Весовой диапазон”). Это первая работа, которая официально исследует влияние весового диапазона на модельное слияние. После проведения нескольких экспериментов при разном качестве данных и условиях обучения, исследователи выявили явление “несоответствия весовых диапазонов”. Они обнаружили, что весовые диапазоны сходящихся моделей значительно отличаются. Несмотря на то, что все распределения приближаются к нормальным распределениям, работа показывает, что существуют значительные изменения в распределении весов моделей при различных настройках обучения. В частности, параметры моделей, использующих один и тот же оптимизатор, показаны на первых пяти подрисунках, в то время как модели, использующие различные оптимизаторы, показаны на нижних. Несоответствие весовых диапазонов влияет на модельное слияние, что видно из плохой линейной интерполяции, вызванной несоответствующими весовыми диапазонами. Исследователи объясняют, что легче агрегировать параметры с похожими распределениями, чем с различными, и слияние моделей с разными параметрами может быть настоящей проблемой.
Выравнивание весовых диапазонов (WSA)
Команда исследует преимущества WSA по сравнению с смежными технологиями, реализуя ее в ситуациях связи режимов и федеративного обучения. Путем обучения весов быть как можно ближе к заданному распределению предлагаемый метод WSA оптимизирует успешное модельное слияние, одновременно балансируя специфичность и общность. Он эффективно решает недостатки существующих методов и конкурирует с другими похожими методами регуляризации, такими как близкий член и распад весов, предоставляя ценные идеи для исследователей и практиков в этой области.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта.
Не забудьте подписаться на нас в Twitter и LinkedIn. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram. Если вам нравится наша работа, вам понравится нашa рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему подпрограмме ML с Reddit
Не забудьте написать нам, если вам нужны советы по внедрению ИИ.
Попробуйте ИИ ассистент в продажах. Этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
“`
