論文の概要: Learning to be Global Optimizer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.04521v1
• Date: Tue, 10 Mar 2020 03:46:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 20:16:44.460304
• Title: Learning to be Global Optimizer
• Title（参考訳）: グローバルオプティマイザになるための学習
• Authors: Haotian Zhang, Jianyong Sun and Zongben Xu
• Abstract要約: いくつかのベンチマーク関数に対して最適なネットワークとエスケープ能力アルゴリズムを学習する。 学習したアルゴリズムは、よく知られた古典最適化アルゴリズムよりも大幅に優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.88646928299302
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advancement of artificial intelligence has cast a new light on the development of optimization algorithm. This paper proposes to learn a two-phase (including a minimization phase and an escaping phase) global optimization algorithm for smooth non-convex functions. For the minimization phase, a model-driven deep learning method is developed to learn the update rule of descent direction, which is formalized as a nonlinear combination of historical information, for convex functions. We prove that the resultant algorithm with the proposed adaptive direction guarantees convergence for convex functions. Empirical study shows that the learned algorithm significantly outperforms some well-known classical optimization algorithms, such as gradient descent, conjugate descent and BFGS, and performs well on ill-posed functions. The escaping phase from local optimum is modeled as a Markov decision process with a fixed escaping policy. We further propose to learn an optimal escaping policy by reinforcement learning. The effectiveness of the escaping policies is verified by optimizing synthesized functions and training a deep neural network for CIFAR image classification. The learned two-phase global optimization algorithm demonstrates a promising global search capability on some benchmark functions and machine learning tasks.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の進歩は、最適化アルゴリズムの開発に新たな光を当てている。 本稿では,スムーズな非凸関数に対する2相(最小化フェーズとエスケープフェーズを含む)グローバル最適化アルゴリズムについて述べる。 最小化フェーズにおいて、凸関数に対する履歴情報の非線形結合として形式化された降下方向の更新規則を学習するモデル駆動深層学習法を開発した。 提案する適応方向のアルゴリズムによって凸関数の収束が保証されることを示す。 実験的な研究により、学習アルゴリズムは勾配降下、共役降下、BFGSなどの古典最適化アルゴリズムを著しく上回り、不適切な関数に対してよく機能することが示された。 局所最適からの脱出フェーズは、固定避難ポリシーを持つマルコフ決定プロセスとしてモデル化される。 さらに,強化学習による最適避難政策の学習も提案する。 合成関数を最適化し、CIFAR画像分類のためのディープニューラルネットワークを訓練することにより、エスケープポリシーの有効性を検証する。 学習した2相大域最適化アルゴリズムは、いくつかのベンチマーク関数と機械学習タスクで有望な大域探索能力を示す。

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