谷歌大脑提出“洗发水”二阶优化算法,Transformer训练时间减少40%,Jeff Dean点赞

栏目: IT技术 · 发布时间: 4年前

内容简介:机器学习的优化步骤,目前都是一阶方法主导。无论是SGD还是Adam,此类优化算法在都是计算损失函数的一阶导数——梯度,然后按照某种规定的方式让权重随梯度下滑方向迭代。其实二阶梯度会有更好的特性,因为它是计算梯度的导数,能够更快地找到最合适的下降方向和速度。

晓查 发自 凹非寺

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

机器学习的优化步骤,目前都是一阶方法主导。

无论是SGD还是Adam,此类优化算法在都是计算损失函数的一阶导数——梯度,然后按照某种规定的方式让权重随梯度下滑方向迭代。

其实二阶梯度会有更好的特性,因为它是计算梯度的导数,能够更快地找到最合适的下降方向和速度。

然而出于计算量和存储成本的考虑,二阶优化算法很少用到。

最近,谷歌大脑提出了一种新的二阶预处理方法,带来很大改进,优于SGD、Adam和AdaGrad等一阶算法,缩短了神经网络的训练时间。

它在Transformer训练任务中比任何一阶方法都快得多,而且能达到相同甚至更高的精度。连Jeff Dean也不禁在Twitter上点赞。

谷歌大脑提出“洗发水”二阶优化算法,Transformer训练时间减少40%,Jeff Dean点赞

“洗发水”算法

这篇文章是对之前一种二阶方法 洗发水算法 (Shampoo algorithm)做的实用化改进。

为何叫“洗发水算法”?其实是对此类算法的一种幽默称呼。洗发水的广告词一般是“搓揉、冲洗、重复”,表示简单重复式的无限循环,最后导致洗发水用尽(out of bottle)。

而这种算法用于机器学习优化,最早来自于本文通讯作者Yoram Singer在2018年被ICML收录的一篇文章 Shampoo: Preconditioned Stochastic Tensor Optimization

洗发水算法需要跟踪2个 预条件算子 (Preconditioner)的统计数值L t 和R t

然后计算这2个预条件算子的四次根再求逆。将这两个矩阵分别左乘和右乘梯度向量,迭代出t+1步的梯度再由以下公式得出:

谷歌大脑提出“洗发水”二阶优化算法,Transformer训练时间减少40%,Jeff Dean点赞

上述过程像不像一种简单重复,所以被作者自称为“洗发水”。

2018年的那篇论文更侧重于理论解释,然而就是如此简单的“洗头”步骤实际应用起来也会面临诸多困难。

这一步中最大的计算量来自于 L t -1/4 和R t -1/4 计算这个两个数需要用到代价高昂的奇异值分解。

实际上,四次逆根不仅可以用SVD方法算出,也可以用舒尔-牛顿法(Schur-Newton algorithm)算出,而且随着矩阵维度的增大,后者节约的时间越来越可观。

谷歌大脑提出“洗发水”二阶优化算法,Transformer训练时间减少40%,Jeff Dean点赞

舒尔-牛顿法可以在普通CPU上计算,不必消耗GPU、TPU这类神经网络加速器的计算资源。

但即使是这样,计算矩阵根的逆仍然相当耗时。如果不解决这个问题,训练速度就不可能提高。

所以作者使用了异步计算的方法,并使用了TensorFlow中的Lingvo来对训练循环进行改进。

CPU负责收集和处理训练数据以及辅助活动,例如检查点和训练状态摘要。而在GPU、TPU等加速器运行训练循环时通常处于空闲或低利用率状态,并自动提供双精度计算。

这使它们成为计算预条件算子的理想选择,而不会增加训练消耗的资源。

使用异步计算

他们在每一步中都计算所有张量的预条件算子,但是预处理后的梯度却是每N步计算一次,并交由CPU处理。

这期间,GPU或TPU依然在计算,过去的预条件算子在训练过程中会一直使用,直到获得更新后的预训练算子为止。

谷歌大脑提出“洗发水”二阶优化算法,Transformer训练时间减少40%,Jeff Dean点赞

计算过程像流水线一样,并且异步运行而不会阻塞训练循环。结果是,洗发水算法中最难计算的步骤几乎没有增加总的训练时间。

仅有这些还不够,作者对洗发水算法又做了几点改进,使它可以适应大型模型的训练。包括解耦步长大小和方向、预处理大型张量还有将大型张量划分成多个块。

最高提速67%

在WMT’14英语到法语翻译的Transformer训练任务中,该算法实现了1.67倍的加速,将时间减少了40%。

谷歌大脑提出“洗发水”二阶优化算法,Transformer训练时间减少40%,Jeff Dean点赞

洗发水算法在和Adam或AdaGrad精度相同的情况下,只需后两者实现了约一半的相同的精度AdaGrad或亚当许多步骤,而且对学习率的宽容度比AdaGrad高。

之前异步计算中的N是一个可调参数,决定了训练的计算量,N越大,计算量越小。当然N也会对结果造成影响。我们需要在训练过程的性能和结果的质量之间做出权衡。

实验表明,这种方法可以承受多达1200个步骤的延迟,而不会造成任何明显的质量损失。

谷歌大脑提出“洗发水”二阶优化算法,Transformer训练时间减少40%,Jeff Dean点赞

洗发水也可以用在图像分类任务中。

作者还在ImageNet-2012数据集上训练了ResNet-50模型,结果比带动量的SGD收敛更快,但是训练损失与SGD相近,但是在测试集上的效果不如后者。

谷歌大脑提出“洗发水”二阶优化算法,Transformer训练时间减少40%,Jeff Dean点赞 谷歌大脑提出“洗发水”二阶优化算法,Transformer训练时间减少40%,Jeff Dean点赞

至于在泛化能力上的劣势,洗发水算法还有待进一步的改进。

论文地址:

https://arxiv.org/abs/2002.09018

https://arxiv.org/abs/1802.09568

作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者

如何关注、学习、用好人工智能? 

每个工作日, 量子位 AI内参 精选全球科技和研究最新动态,汇总新技术、新产品和新应用,梳理当日最热行业趋势和政策,搜索有价值的论文、教程、研究等。

同时,AI内参群为大家提供了交流和分享的平台,更好地满足大家获取AI资讯、学习AI技术的需求。扫码即可订阅:

了解AI发展现状,抓住行业发展机遇

谷歌大脑提出“洗发水”二阶优化算法,Transformer训练时间减少40%,Jeff Dean点赞

AI社群 | 与优秀的人交流

谷歌大脑提出“洗发水”二阶优化算法,Transformer训练时间减少40%,Jeff Dean点赞

量子位  QbitAI · 头条号签约作者

վ'ᴗ' ի 追踪AI技术和产品新动态

喜欢就点「在看」吧 !


以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

深入浅出程序设计(中文版)

深入浅出程序设计(中文版)

Paul Barry、David Griffiths / 蒋雁翔、童健 / 东南大学出版社 / 2012-1 / 98.00元

《深入浅出程序设计(中文版)》介绍了编写计算机程序的核心概念:变量、判断、循环、函数与对象——无论运用哪种编程语言,都能在动态且多用途的python语言中使用具体示例和练习来运用并巩固这些概念。学习基本的工具来开始编写你感兴趣的程序,而不是其他人认为你应该使用的通用软件,并对软件能做什么(不能做什么)有一个更好的了解。当你完成这些,你就拥有了必要的基础去使用任何一种你需要或想要学习的语言或软件项目......一起来看看 《深入浅出程序设计(中文版)》 这本书的介绍吧!

SHA 加密
SHA 加密

SHA 加密工具

Markdown 在线编辑器
Markdown 在线编辑器

Markdown 在线编辑器

RGB CMYK 转换工具
RGB CMYK 转换工具

RGB CMYK 互转工具