Cosa significa "Minimi Affilati"?
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I minimi acuti sono punti nel paesaggio di perdita di un modello dove le performance del modello sono molto sensibili a piccoli cambiamenti. Quando un modello viene addestrato, punta a raggiungere un valore di perdita basso, che indica buone performance. Tuttavia, in alcuni casi, il modello finisce in un minimo acuto, dove un piccolo cambiamento può portare a un significativo calo delle performance.
Perché i Minimi Acuti sono un Problema
Quando i modelli trovano minimi acuti, spesso non generalizzano bene ai nuovi dati. Questo significa che, mentre possono funzionare bene sui dati di addestramento, potrebbero avere difficoltà con dati mai visti. Questo può essere particolarmente problematico nell'apprendimento federato, dove più client hanno distribuzioni di dati diverse. In queste situazioni, i minimi acuti possono portare a un modello globale che non rende bene su tutti i client.
Strategie per Evitare i Minimi Acuti
Per affrontare il problema dei minimi acuti, i ricercatori hanno sviluppato metodi per incoraggiare i modelli a trovare minimi più piatti. I minimi più piatti sono più stabili e di solito offrono migliori performance su diversi dati. Un approccio comune è usare tecniche di minimizzazione consapevoli della "sharpness", che aiutano il processo di addestramento considerando la piattezza dei minimi durante l'ottimizzazione.
Un altro metodo prevede di utilizzare perturbazioni casuali per distogliere il modello dai minimi acuti. Introducendo piccoli cambiamenti nei dati di addestramento o nei parametri del modello, queste tecniche possono aiutare a trovare minimi più piatti in modo più efficace. Questo può portare a prestazioni complessive migliori quando il modello viene utilizzato in situazioni reali.