情報科学 › LLM アーキテクチャ › 言語モデルの学習
L2 正則化と重み減衰は SGD では一致し、Adam では一致しない
命題 5.8(「言語モデルの学習」§5) ・ ✓公理まで証明済み
f を微分可能な損失、η>0、λ≥0 とします。
- 素の(確率的)勾配降下法では、L2 正則化つきの 1 ステップ θ′=θ−η(g+λθ) と、重み減衰つきの 1 ステップ θ′=(1−ηλ)θ−ηg は、同じ θ,g に対して同じ値を与えます。
- ε=0 の Adam の最初の 1 ステップ(m0=v0=0)を 1 成分で考え、その成分の損失の勾配を g=0、重みを θ0 とし、g+λθ0=0 とします。L2 正則化つきの Adam は θ1=θ0−ηsgn(g+λθ0)、AdamW は θ1=(1−ηλ)θ0−ηsgn(g) を与えます。λθ0=0 で g と g+λθ0 の符号が同じなら、両者の差は ηλθ0=0 です。
本文で読む(証明と前後の説明)→
閉包の状態
✓ 公理まで証明済み
証明が使う定理を 前提 としてたどると、Rikai の中の証明だけで定義・公理(物理では基本仮定)までつながっています。
印の意味: ✓公理まで証明済み ・ △証明あり(閉包未完)・ ※主張のみ。テーマごとの集計は 閉包の状況。
前提をたどる 証明が使う定理・定義
証明は Rikai の他の定理を参照していません(定義と論理だけで示されています)。
これを使っている定理
証明で明示的に参照している定理は、まだありません。
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