Variational Learning is Effective for Large Deep Networks

📄 arXiv: 2402.17641v2 📥 PDF

作者: Yuesong Shen, Nico Daheim, Bai Cong, Peter Nickl, Gian Maria Marconi, Clement Bazan, Rio Yokota, Iryna Gurevych, Daniel Cremers, Mohammad Emtiyaz Khan, Thomas Möllenhoff

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, math.OC, stat.ML

发布日期: 2024-02-27 (更新: 2024-06-06)

备注: Published at International Conference on Machine Learning (ICML), 2024. The first two authors contributed equally. Code is available here: https://github.com/team-approx-bayes/ivon

💡 一句话要点

提出改进变分在线牛顿法以提升大规模神经网络训练效果

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 变分学习 深度学习 优化算法 大型神经网络 模型微调 泛化能力 不确定性估计

📋 核心要点

  1. 现有方法普遍认为变分学习在大型神经网络中效果不佳，缺乏有效的优化器。
  2. 论文提出了改进变分在线牛顿法（IVON），旨在提升大型网络的训练效果和预测不确定性。
  3. 实验结果表明，IVON在训练大型模型时表现优于Adam，并在多个应用场景中展现出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

我们提供了大量实证证据，反驳了变分学习在大型神经网络中无效的普遍看法。我们展示了一种名为改进变分在线牛顿法（IVON）的优化器，在从头训练大型网络（如GPT-2和ResNets）时，IVON的表现与Adam相当或更优。IVON的计算成本与Adam几乎相同，但其预测不确定性更佳。我们展示了IVON在大型语言模型微调、模型合并、泛化误差预测和数据敏感性估计等多个新应用场景中的有效性，提供了变分学习有效性的有力证据。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决变分学习在大型神经网络训练中的低效问题，现有方法如Adam在处理大型模型时的局限性明显，导致训练效果不理想。

核心思路：提出改进变分在线牛顿法（IVON），通过结合变分推断与在线牛顿优化，提升优化效率和预测不确定性，旨在克服传统方法的不足。

技术框架：IVON的整体架构包括数据预处理、模型初始化、优化过程和结果评估四个主要模块。优化过程中，IVON动态调整学习率和不确定性估计，以适应不同训练阶段。

关键创新：IVON的核心创新在于其优化策略，能够在保持计算成本不变的情况下，显著提高预测不确定性和泛化能力，这与传统的Adam方法形成鲜明对比。

关键设计：IVON在参数设置上采用自适应学习率，损失函数设计上引入变分推断的思想，网络结构上与现有大型模型兼容，确保了其在实际应用中的有效性和灵活性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，IVON在训练GPT-2和ResNets等大型网络时，其性能与Adam相当或更优，且在预测不确定性方面表现更佳。具体而言，IVON在多个任务中实现了显著的泛化误差预测准确性提升，验证了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括大型语言模型的训练与微调、模型合并技术以及泛化能力的评估。IVON的有效性为未来在复杂任务中的模型训练提供了新的思路，可能在自然语言处理、计算机视觉等领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

We give extensive empirical evidence against the common belief that variational learning is ineffective for large neural networks. We show that an optimizer called Improved Variational Online Newton (IVON) consistently matches or outperforms Adam for training large networks such as GPT-2 and ResNets from scratch. IVON's computational costs are nearly identical to Adam but its predictive uncertainty is better. We show several new use cases of IVON where we improve finetuning and model merging in Large Language Models, accurately predict generalization error, and faithfully estimate sensitivity to data. We find overwhelming evidence that variational learning is effective.