LeCun新作：神经网络在实践中的灵活性到底有多大？

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  新智元报道  

人工智能在今天百花齐放，大模型靠规模称王，小模型则凭数据取胜。

当然我们也希望，可以付出更少的资源，并达到相同的效果。

很早之前，谷歌就有相关研究，探索了在固定算力的情况下，如何分配模型参数量和训练数据量，以达到最好的性能。

近日，LeCun参与的一项工作从另一个角度向我们展示了，神经网络在实践中的灵活性到底有多大？

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2406.11463

这个灵活性指的是，神经网络拟合训练数据（样本数量）的能力，在实际应用中受到哪些因素的影响。

比如我们第一时间想到的可能就是模型的参数量。

人们普遍认为，神经网络可以拟合至少与自身参数一样多的训练样本。

这就像是解一个线性方程组，有多少个参数（或者方程）、多少个未知数，从而判断解的数量。

然而神经网络实际上要复杂的多，尽管在理论上能够进行通用函数逼近，但在实践中，我们训练的模型容量有限，不同优化器也会导致不同的效果。

所以，本文决定用实验的方法，分别考察数据本身的性质、模型架构、大小、优化器和正则化器等因素。

而模型拟合数据的能力（或者说学习信息的能力），由有效模型复杂性（EMC）来表示。

这个EMC是怎么算的呢？

一开始，在少量样本上训练模型。如果它在训练后达到100%的训练准确率，则将模型重新初始化并增大训练样本数量。

迭代执行此过程，每次逐步增加样本量，直到模型不再完全拟合所有训练样本，将模型能实现完美拟合的最大样本量作为网络的EMC。

——一直喂饭，直到吃撑，则得到饭量大小。

数据集

实验采用了包括MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100和ImageNet等视觉数据集，以及Forest-Cover Type、Adult Income和Credit等表格数据集。

另外，实验还使用了更大规模的合成数据集，通过Min-SNR加权策略进行的高效扩散训练，生成分辨率为128×128的高质量图像数据集——ImageNet-20MS，包含10个类别的2000万个样本。

模型

实验评估了多层感知器（MLP）、CNN架构的ResNet和EfficientNet，以及Transformer架构的ViT。

作者系统地调整了这些架构的宽度和深度：

比如对于MLP，通过每层添加神经元来增加宽度，同时保持层数不变，或者通过添加更多层来增加深度，同时保持每层神经元数量不变。

对于一般的CNN（多个卷积层，接一个恒定大小的全连接层），可以改变每层的kernel数量或者卷积层的总数。

对于ResNet，可以改变kernel的数量或者block的数量（深度）。

而对于ViT，可以改变编码器的数量（深度）、patch embedding的维度和自注意力（宽度）。

优化器

实验采用的优化器包括随机梯度下降（SGD）、Adam、AdamW、全批次梯度下降（full-batch Gradient Descent）和second-order Shampoo optimizer。

由此，研究人员可以测试随机性和预处理等特征如何影响最小值。同时。为了确保跨数据集和模型大小进行有效优化，研究人员仔细调整了每个设置的学习率和批量大小，并省略了权重衰减。

数据对EMC的影响

研究人员通过修改隐藏层的宽度来扩展一个2层的MLP，通过修改层数和通道数来扩展CNN，并在一系列图像（MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100、ImageNet）和表格（CoverType、Income 和 Credit）数据集上训练模型。

结果显示，在不同数据类型上训练的网络在EMC方面存在显著差异：

在表格数据集上训练的网络表现出更高的容量；而在图像分类数据集中，测试精度和容量之间存在很强的相关性。

值得注意的是，MNIST（模型达到99%以上的测试准确度）产生的EMC最高，而ImageNet的EMC最低，这表明了泛化与数据拟合能力之间的关系。

输入和标签的作用

这里通过改变每层中的神经元或kernel的数量，来调整MLP和CNN的宽度，并在合成数据集ImageNet-20MS上进行训练。

实验测试了四种情况下的EMC：语义标签、随机标签、随机输入（高斯噪声）和固定随机排列下的输入。

分配随机标签（而非真实标签）的目的是探索过参数化（overparameterization）和欠参数化（underparameterization）之间的边界。

从上图的结果可以发现，与原始标签相比，当分配随机标签时，网络拟合的样本要少得多，此时神经网络的参数效率低于线性模型。而从整体上来看，模型的参数量与拟合的数据量大致呈线性关系。

分类数量对EMC的影响

作者随机合并了CIFAR-100中的类别（保留原始数据集的大小），在具有不同数量kernel的2层CNN上进行实验。

结果如上图所示，随着类数量的增加，带有语义标签的数据变得越来越难以拟合，因为模型必须对其权重中的每个样本进行编码。

相比之下，随机标记的数据变得更容易拟合，因为模型不再被迫为语义上不同的样本分配相同的类标签。

预测泛化

神经网络偏向于拟合语义连贯的标签而不是随机标签，而且，与随机标签相比，网络拟合语义标签的熟练程度通常与其泛化能力相关。

这种泛化也使得CNN这种架构能够拟合比模型参数量更多的样本。

传统的机器学习观念认为，高容量模型往往会过度拟合，从而影响其对新数据的泛化，而PAC-贝叶斯理论则指出，模型更喜欢正确的数据标记。

而本文的实验将这两种理论联系在了一起。

上图中，在正确标记和随机标记的数据上计算各种CNN和MLP的EMC，测量模型遇到语义标签与随机标签时EMC增加的百分比。

结果表明EMC增加的百分比与generalization gap之间存在显著的负相关关系，这不仅证实了泛化的理论基础，而且阐明了理论的实际意义。

模型架构对EMC的影响

关于CNN和ViT的效率和泛化能力一直存在争议。

实验表明，CNN以硬编码的归纳偏差为特征，在EMC中优于ViT和MLP。当对语义标记的数据进行评估时，这种优势在所有模型大小中都持续存在。

CNN从具有空间结构的数据中获益匪浅，当空间结构通过排列被打破时，拟合的样本就会减少。而MLP缺乏这种对空间结构的偏好，因此它们拟合数据的能力是不变的。

另外，用高斯噪声代替输入可提高两种架构的容量，这可以解释为，在高维中，嘈杂的数据相距甚远，因此更容易分离。

值得注意的是，与随机输入相比，CNN可以拟合具有语义标签的样本数量要多得多，MLP却正好相反，这再次凸显了CNN在图像分类方面的卓越泛化能力。

扩展网络规模

下图展示了各种扩展配置下的EMC。

对于ResNet，扩展措施包括增加宽度（kernel数量）、增加深度。EfficientNet固定系数，同时缩放深度、宽度和分辨率。ResNet-RS根据模型大小、训练持续时间和数据集大小调整缩放。

对于ViT，使用SViT和SoViT方法，并尝试分别改变编码器块的数量（深度）和patch embedding的维度和自注意力（宽度）。

分析表明，缩放深度比缩放宽度更具参数效率。这个结论同时也适用于随机标记的数据，表明并不是泛化的产物。

激活函数

非线性激活函数对于神经网络容量至关重要，没有它们，神经网络只是大型因式分解线性模型。

研究结果表明，ReLU显著增强了模型的容量。虽然它最初的作用是为了减轻梯度的消失和爆炸，但ReLU还提高了网络的数据拟合能力。

相比之下，tanh虽然也是非线性的，但不能实现类似的效果。

优化在拟合数据中的作用

优化技术和正则化策略的选择在神经网络训练中至关重要。这种选择不仅影响训练收敛性，还影响所找到的解决方案的性质。

参与实验的优化器包括SGD、全批次梯度下降、Adam、AdamW和Shampoo。

以前的研究认为SGD具有很强的平坦度寻求正则化效应，但上图表明，SGD还能够比全批次（非随机）梯度下降训练拟合更多的数据。

不同优化器的EMC测量值表明，优化器不仅在收敛速率上有所不同，而且在发现的最小值类型上也有所不同。