[论文解读] PonderNet: Learning to Ponder

Andrea Banino, Jan Balaguer+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 12, 2021

Topic Modeling被引用 3

一句话总结

PonderNet 引入了一种神经网络架构，能够根据输入复杂度动态调整计算，端到端地学习以平衡准确性、效率和泛化能力。它在推理和问答任务上实现了最先进性能，同时使用的计算资源少于基线模型。

ABSTRACT

In standard neural networks the amount of computation used grows with the size of the inputs, but not with the complexity of the problem being learnt. To overcome this limitation we introduce PonderNet, a new algorithm that learns to adapt the amount of computation based on the complexity of the problem at hand. PonderNet learns end-to-end the number of computational steps to achieve an effective compromise between training prediction accuracy, computational cost and generalization. On a complex synthetic problem, PonderNet dramatically improves performance over previous adaptive computation methods and additionally succeeds at extrapolation tests where traditional neural networks fail. Also, our method matched the current state of the art results on a real world question and answering dataset, but using less compute. Finally, PonderNet reached state of the art results on a complex task designed to test the reasoning capabilities of neural networks.1

研究动机与目标

• 为解决标准神经网络中固定计算的局限性，其计算不随输入复杂度而调整。
• 开发一种方法，学习根据问题难度分配可变计算量，以提高效率和泛化能力。
• 在推理和问答基准测试中实现最先进性能，同时计算成本更低。
• 在传统网络失效的复杂合成任务中实现有效外推。

提出的方法

• PonderNet 使用可学习机制，根据内部置信度和复杂度决定何时停止处理每个输入。
• 它采用可微分的停止准则，支持通过反向传播进行端到端训练。
• 该模型集成了门控机制，控制每个输入的计算步数。
• 在训练过程中优化预测准确性、计算成本和泛化能力之间的权衡。
• 该架构支持序列处理和自适应推理，实现动态计算。

实验结果

研究问题

• RQ1 神经网络能否学习根据输入复杂度而非输入大小来调整其计算？
• RQ2 自适应计算是否能提升复杂推理任务中的泛化能力和外推性能？
• RQ3 自适应计算能否在计算成本更低的情况下实现最先进性能？
• RQ4 PonderNet 与固定计算网络相比，在分布外泛化方面表现如何？

主要发现

• 在复杂合成推理任务上，PonderNet 显著优于以往的自适应计算方法。
• 在标准神经网络失败的外推测试中，PonderNet 取得了成功，证明其泛化能力更强。
• 在真实世界问答数据集上，PonderNet 以更少的计算资源达到了最先进性能。
• PonderNet 在具有挑战性的推理基准上取得了最先进结果，证实其在复杂推理任务中的有效性。