怎么用LoRA的低秩結構近似Fisher矩陣

怎么用LoRA的低秩結構近似Fisher矩陣

目錄

    • 怎么用LoRA的低秩結構近似Fisher矩陣
      • **1. Fisher矩陣的內存挑戰**
      • **2. LoRA的低秩結構與Fisher近似**
      • **3. 具體實現步驟**
      • **4. 示例說明**
      • **5. 有效性分析**
      • **6. 擴展與優化**
      • **總結**

在LoRA（低秩適應）中，通過低秩結構近似Fisher矩陣的核心思想

是利用參數矩陣的低秩特性，將高維Fisher矩陣分解為低秩矩陣的乘積，從而顯著降低內存占用。以下是具體方法和示例說明：

1. Fisher矩陣的內存挑戰

  • Fisher矩陣：在自然梯度下降中，Fisher信息矩陣 F F F 描述了參數空間的曲率，用于調整梯度方向以優化收斂性。其計算復雜度為

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