論文の概要: Do optimization methods in deep learning applications matter?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.12642v1
• Date: Fri, 28 Feb 2020 10:36:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 01:39:31.024814
• Title: Do optimization methods in deep learning applications matter?
• Title（参考訳）: ディープラーニングアプリケーションにおける最適化手法は重要か?
• Authors: Buse Melis Ozyildirim (1), Mariam Kiran (2) ((1) Department of Computer Engineering Cukurova University, (2) Energy Sciences Network Lawrence Berkeley National Laboratory)
• Abstract要約: 本稿では、どの最適化関数を使うか、さらに、どの関数が並列化の取り組みの恩恵を受けるかについて議論する。 実験では,標準CIFAR,MNIST,CartPole,FlappyBird実験における既製の最適化関数(CG,SGD,LM,L-BFGS)を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With advances in deep learning, exponential data growth and increasing model complexity, developing efficient optimization methods are attracting much research attention. Several implementations favor the use of Conjugate Gradient (CG) and Stochastic Gradient Descent (SGD) as being practical and elegant solutions to achieve quick convergence, however, these optimization processes also present many limitations in learning across deep learning applications. Recent research is exploring higher-order optimization functions as better approaches, but these present very complex computational challenges for practical use. Comparing first and higher-order optimization functions, in this paper, our experiments reveal that Levemberg-Marquardt (LM) significantly supersedes optimal convergence but suffers from very large processing time increasing the training complexity of both, classification and reinforcement learning problems. Our experiments compare off-the-shelf optimization functions(CG, SGD, LM and L-BFGS) in standard CIFAR, MNIST, CartPole and FlappyBird experiments.The paper presents arguments on which optimization functions to use and further, which functions would benefit from parallelization efforts to improve pretraining time and learning rate convergence.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの進歩、指数的データ成長、モデル複雑性の増大により、効率的な最適化手法の開発が研究の注目を集めている。 いくつかの実装は、高速収束を実現するための実用的でエレガントなソリューションとして、共役勾配(CG)と確率勾配勾配(SGD)の使用を好んでいるが、これらの最適化プロセスはディープラーニングアプリケーション全体での学習に多くの制限を与える。 最近の研究では、より優れたアプローチとして高階最適化関数を探求しているが、これらは実用上は非常に複雑な計算課題を呈している。 本稿では,Levemberg-Marquardt (LM) が最適収束を著しく上回っているが,処理時間が非常に長いこと,分類と強化学習の両課題の訓練複雑性を増大させていることを,一階および高階の最適化関数と比較した。 本研究は,標準cifar,mnist,cartpole,flappybird実験における市販最適化関数(cg,sgd,lm,l-bfgs)の比較を行い,どの最適化関数を使用するか,さらに,事前学習時間と学習率の収束を改善するために,どの関数が並列化によって恩恵を受けるかについて議論する。

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