論文の概要: Semi-Implicit Back Propagation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.03516v1
• Date: Mon, 10 Feb 2020 03:26:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 08:19:54.717299
• Title: Semi-Implicit Back Propagation
• Title（参考訳）: 半簡易バックプロパゲーション
• Authors: Ren Liu, Xiaoqun Zhang
• Abstract要約: ニューラルネットワークトレーニングのための半単純バック伝搬法を提案する。 ニューロンの差は後方方向に伝播し、パラメータは近位写像で更新される。 MNISTとCIFAR-10の両方の実験により、提案アルゴリズムは損失減少とトレーニング/検証の精度の両方において、より良い性能をもたらすことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5533842336139065
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural network has attracted great attention for a long time and many researchers are devoted to improve the effectiveness of neural network training algorithms. Though stochastic gradient descent (SGD) and other explicit gradient-based methods are widely adopted, there are still many challenges such as gradient vanishing and small step sizes, which leads to slow convergence and instability of SGD algorithms. Motivated by error back propagation (BP) and proximal methods, we propose a semi-implicit back propagation method for neural network training. Similar to BP, the difference on the neurons are propagated in a backward fashion and the parameters are updated with proximal mapping. The implicit update for both hidden neurons and parameters allows to choose large step size in the training algorithm. Finally, we also show that any fixed point of convergent sequences produced by this algorithm is a stationary point of the objective loss function. The experiments on both MNIST and CIFAR-10 demonstrate that the proposed semi-implicit BP algorithm leads to better performance in terms of both loss decreasing and training/validation accuracy, compared to SGD and a similar algorithm ProxBP.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは長い間大きな注目を集めており、多くの研究者がニューラルネットワークトレーニングアルゴリズムの有効性向上に力を入れている。 確率勾配降下法(SGD)や他の明示的な勾配に基づく手法は広く採用されているが、勾配の消滅や小さなステップサイズなど多くの課題があるため、SGDアルゴリズムの収束と不安定性が遅くなる。 誤差バック伝播(bp)と近位法に動機づけられ,ニューラルネットワークトレーニングのための半簡易バック伝播法を提案する。 BPと同様に、ニューロンの差は後方方向に伝播し、パラメータは近位マッピングで更新される。 隠れたニューロンとパラメータの両方に対する暗黙の更新により、トレーニングアルゴリズムで大きなステップサイズを選択できる。 最後に、このアルゴリズムによって生成される収束列の固定点は、目的損失関数の定常点であることを示す。 MNIST と CIFAR-10 の両実験により,提案した半単純BP アルゴリズムは,SGD と類似のアルゴリズムである ProxBP と比較して,損失減少とトレーニング/バリデーションの精度の両方において性能が向上することを示した。

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