16ビット浮動小数点数のニューラルネットワークが高精度であることが示される
最近の研究では、低精度のニューラルネットワークが正則化効果によって成功しているとされてきましたが、この論文では、それとは異なる視点からの理論的探求が提供されています。しかし、この論文の抽象部分でしかその「視点」については触れられておらず、結論にも見られません。また、彼らの正式な定式化を読んで理解しようとする気にもなれませんでした。
しかし、私自身が持っているデノイジングオートエンコーダーは、微小なニューロンのセットにボトルネックを作りながらも、複雑なデータセットを過剰適合させることができます。これは、ボトルネック内のすべての精度ビットをうまく利用して、単純に考えるよりもはるかに多くの情報を保持することができるためだと考えています。そのため、この論文がこの効果がないと言っているとしたら、私は懐疑的です。
一方で、CNNネットワーク（ResNet、VGGなど）がFP16でうまくトレーニングされることは、かなり前から知られていました。問題は、ソフトマックスを持つアテンションレイヤーがFP16で扱える動的範囲よりも高い場合、BF16に移行する必要があることです。この論文での新規性は何なのか、私にはわかりません。
もしハードウェアのサポートが問題でなければ、ポジットはこれをより良く実現できるのではないでしょうか？
この論文では、「ニューラルネットワークの重みと活性化をエンコードするために必要なビット数を減らすことは、トレーニングと推論の時間を短縮し、メモリ消費を減らすために非常に望ましいことです。私たちの調査結果は、純粋な16ビット浮動小数点数のニューラルネットワークが、混合精度と32ビットの対応物と同等またはそれ以上の性能を発揮できることを示しています。私たちは、この論文で示された結果が、様々なアプリケーションで純粋な16ビットネットワークを再考する機会を提供すると信じています。」
つまり、16ビット浮動小数点数のニューラルネットワークが高精度であることが示されたということです。これは、トレーニングと推論の時間を短縮し、メモリ消費を減らすために非常に望ましいことです。今後、様々なアプリケーションで純粋な16ビットネットワークが再考されることが期待されます。
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