Forwarded from rizzearch
ADOPT: Modified Adam Can Converge with Any β2 with the Optimal Rate
на определенном этапе заведения модели, которая не заводится, начинаешь задумываться про гиперы, которые стоят за оптимизатором (помимо лернинг рейта) и самого оптимизатора. например, на беты
и как мы уже упоминали, в то время как первая бета отвечает за сохранение градиентов для первого момента, вторая бета отвечает за сохранение истории в бегущем среднем вторых моментов градиента (что логично). и с точки зрения теории адам (да и в принципе все адаптивные методы) довольно плохо сходится, если только не выбирать эту вторую бету в зависимости от поставленной
но вот авторы-японцы (возможно) смогли это исправить и нескромно назвали метод ADaptive gradient method with the OPTimal convergence rate
и вот для того, чтобы вторая бета не имела такой сильный импакт на сходимость, они к удивлению меняют расчет первого момента - дополнительно делят градиент на данном таймстепе на корень из второго момента. простенько, со вкусом, достаточно нетривиально для данной специфики
по экспам где-то даже резы лучше достигаются - в том числе и на 7б лламе прогоняли (правда только ммлу, как любит замечать наш дорогой друг, без алаймент бенчмарков это не особо релевантно) + для мниста и цифара брали только резнет-18 но допууууустим
к тому же тут есть тоже предположение в их теории - о том что второй момент градиентов ограничен (менее сильное предположение в сравнении с предыдущим о том, что первый момент тож ограничен)
позабавило еще то, что в вывод в конце они зачем-то решили вставить проблему социального импакта мл алгоритмов (хотя статья чисто про оптимизатор)
а код оч классный, челики с сурс коде торча знатно так разбираются
👀LINK
на определенном этапе заведения модели, которая не заводится, начинаешь задумываться про гиперы, которые стоят за оптимизатором (помимо лернинг рейта) и самого оптимизатора. например, на беты
и как мы уже упоминали, в то время как первая бета отвечает за сохранение градиентов для первого момента, вторая бета отвечает за сохранение истории в бегущем среднем вторых моментов градиента (что логично). и с точки зрения теории адам (да и в принципе все адаптивные методы) довольно плохо сходится, если только не выбирать эту вторую бету в зависимости от поставленной
но вот авторы-японцы (возможно) смогли это исправить и нескромно назвали метод ADaptive gradient method with the OPTimal convergence rate
и вот для того, чтобы вторая бета не имела такой сильный импакт на сходимость, они к удивлению меняют расчет первого момента - дополнительно делят градиент на данном таймстепе на корень из второго момента. простенько, со вкусом, достаточно нетривиально для данной специфики
по экспам где-то даже резы лучше достигаются - в том числе и на 7б лламе прогоняли (правда только ммлу, как любит замечать наш дорогой друг, без алаймент бенчмарков это не особо релевантно) + для мниста и цифара брали только резнет-18 но допууууустим
к тому же тут есть тоже предположение в их теории - о том что второй момент градиентов ограничен (менее сильное предположение в сравнении с предыдущим о том, что первый момент тож ограничен)
позабавило еще то, что в вывод в конце они зачем-то решили вставить проблему социального импакта мл алгоритмов (хотя статья чисто про оптимизатор)
а код оч классный, челики с сурс коде торча знатно так разбираются
👀LINK
group-telegram.com/nlpwanderer/70
Create:
Last Update:
Last Update:
ADOPT: Modified Adam Can Converge with Any β2 with the Optimal Rate
на определенном этапе заведения модели, которая не заводится, начинаешь задумываться про гиперы, которые стоят за оптимизатором (помимо лернинг рейта) и самого оптимизатора. например, на беты
и как мы уже упоминали, в то время как первая бета отвечает за сохранение градиентов для первого момента, вторая бета отвечает за сохранение истории в бегущем среднем вторых моментов градиента (что логично). и с точки зрения теории адам (да и в принципе все адаптивные методы) довольно плохо сходится, если только не выбирать эту вторую бету в зависимости от поставленной
но вот авторы-японцы (возможно) смогли это исправить и нескромно назвали метод ADaptive gradient method with the OPTimal convergence rate
и вот для того, чтобы вторая бета не имела такой сильный импакт на сходимость, они к удивлению меняют расчет первого момента - дополнительно делят градиент на данном таймстепе на корень из второго момента. простенько, со вкусом, достаточно нетривиально для данной специфики
по экспам где-то даже резы лучше достигаются - в том числе и на 7б лламе прогоняли (правда только ммлу, как любит замечать наш дорогой друг, без алаймент бенчмарков это не особо релевантно) + для мниста и цифара брали только резнет-18 но допууууустим
к тому же тут есть тоже предположение в их теории - о том что второй момент градиентов ограничен (менее сильное предположение в сравнении с предыдущим о том, что первый момент тож ограничен)
позабавило еще то, что в вывод в конце они зачем-то решили вставить проблему социального импакта мл алгоритмов (хотя статья чисто про оптимизатор)
а код оч классный, челики с сурс коде торча знатно так разбираются
👀LINK
на определенном этапе заведения модели, которая не заводится, начинаешь задумываться про гиперы, которые стоят за оптимизатором (помимо лернинг рейта) и самого оптимизатора. например, на беты
и как мы уже упоминали, в то время как первая бета отвечает за сохранение градиентов для первого момента, вторая бета отвечает за сохранение истории в бегущем среднем вторых моментов градиента (что логично). и с точки зрения теории адам (да и в принципе все адаптивные методы) довольно плохо сходится, если только не выбирать эту вторую бету в зависимости от поставленной
но вот авторы-японцы (возможно) смогли это исправить и нескромно назвали метод ADaptive gradient method with the OPTimal convergence rate
и вот для того, чтобы вторая бета не имела такой сильный импакт на сходимость, они к удивлению меняют расчет первого момента - дополнительно делят градиент на данном таймстепе на корень из второго момента. простенько, со вкусом, достаточно нетривиально для данной специфики
по экспам где-то даже резы лучше достигаются - в том числе и на 7б лламе прогоняли (правда только ммлу, как любит замечать наш дорогой друг, без алаймент бенчмарков это не особо релевантно) + для мниста и цифара брали только резнет-18 но допууууустим
к тому же тут есть тоже предположение в их теории - о том что второй момент градиентов ограничен (менее сильное предположение в сравнении с предыдущим о том, что первый момент тож ограничен)
позабавило еще то, что в вывод в конце они зачем-то решили вставить проблему социального импакта мл алгоритмов (хотя статья чисто про оптимизатор)
а код оч классный, челики с сурс коде торча знатно так разбираются
👀LINK
BY NLP Wanderer
Share with your friend now:
group-telegram.com/nlpwanderer/70