論文の概要: TAdam: A Robust Stochastic Gradient Optimizer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00179v2
• Date: Tue, 3 Mar 2020 03:50:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 20:06:53.512261
• Title: TAdam: A Robust Stochastic Gradient Optimizer
• Title（参考訳）: TAdam:ロバストな確率勾配最適化器
• Authors: Wendyam Eric Lionel Ilboudo, Taisuke Kobayashi, and Kenji Sugimoto
• Abstract要約: 機械学習アルゴリズムは、特にロボット分野において、いくつかのノイズを含むかもしれない観察からパターンを見つけることを目的としている。 このようなノイズにうまく対処するためには、外乱を検知し、必要に応じて破棄できると期待している。 そこで本研究では,アルゴリズムに頑健性を直接組み込んだ勾配最適化手法を提案し,その中核となる概念として頑健な学生分布を用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.973803123972298
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning algorithms aim to find patterns from observations, which may include some noise, especially in robotics domain. To perform well even with such noise, we expect them to be able to detect outliers and discard them when needed. We therefore propose a new stochastic gradient optimization method, whose robustness is directly built in the algorithm, using the robust student-t distribution as its core idea. Adam, the popular optimization method, is modified with our method and the resultant optimizer, so-called TAdam, is shown to effectively outperform Adam in terms of robustness against noise on diverse task, ranging from regression and classification to reinforcement learning problems. The implementation of our algorithm can be found at https://github.com/Mahoumaru/TAdam.git
• Abstract（参考訳）: 機械学習アルゴリズムは、特にロボット分野において、いくつかのノイズを含むかもしれない観察からパターンを見つけることを目的としている。 このようなノイズにうまく対処するためには、外乱を検知し、必要に応じて破棄できると期待している。 そこで本研究では,頑健な学生分布を中心となる概念として,アルゴリズムに頑健性を直接組み込んだ確率勾配最適化手法を提案する。 一般的な最適化手法であるAdamは我々の手法で修正され、結果の最適化であるTAdamは、回帰や分類から強化学習問題まで多種多様なタスクにおけるノイズに対する頑健性において、Adamを効果的に上回ります。 アルゴリズムの実装はhttps://github.com/Mahoumaru/TAdam.gitで確認できます。

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