論文の概要: Improving the Backpropagation Algorithm with Consequentialism Weight Updates over Mini-Batches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05164v2
• Date: Sat, 2 Jan 2021 03:41:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 13:36:48.514854
• Title: Improving the Backpropagation Algorithm with Consequentialism Weight Updates over Mini-Batches
• Title（参考訳）: ミニバッチによる連続性重み更新によるバックプロパゲーションアルゴリズムの改善
• Authors: Naeem Paeedeh, Kamaledin Ghiasi-Shirazi
• Abstract要約: 適応フィルタのスタックとして多層ニューラルネットワークを考えることが可能であることを示す。 我々は,BPで発生した行動の悪影響を予測し,その発生前にも予測し,よりよいアルゴリズムを導入する。 我々の実験は、ディープニューラルネットワークのトレーニングにおけるアルゴリズムの有用性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40611352512781856
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many attempts took place to improve the adaptive filters that can also be useful to improve backpropagation (BP). Normalized least mean squares (NLMS) is one of the most successful algorithms derived from Least mean squares (LMS). However, its extension to multi-layer neural networks has not happened before. Here, we first show that it is possible to consider a multi-layer neural network as a stack of adaptive filters. Additionally, we introduce more comprehensible interpretations of NLMS than the complicated geometric interpretation in affine projection algorithm (APA) for a single fully-connected (FC) layer that can easily be generalized to, for instance, convolutional neural networks and also works better with mini-batch training. With this new viewpoint, we introduce a better algorithm by predicting then emending the adverse consequences of the actions that take place in BP even before they happen. Finally, the proposed method is compatible with stochastic gradient descent (SGD) and applicable to momentum-based derivatives such as RMSProp, Adam, and NAG. Our experiments show the usefulness of our algorithm in the training of deep neural networks.
• Abstract（参考訳）: 多くの試みは、バックプロパゲーション(BP)の改善にも役立つ適応フィルタを改善するために行われた。 正規化最小平均平方 (NLMS) は、最小平均平方 (LMS) から派生した最も成功したアルゴリズムの1つである。 しかし、マルチ層ニューラルネットワークへの拡張はこれまで行われていない。 本稿では,まず,多層ニューラルネットワークを適応フィルタのスタックとして考えることができることを示す。 さらに,畳み込みニューラルネットワークへの一般化が容易であり,ミニバッチトレーニングでもうまく機能する,単一の完全連結(fc)層に対するアフィン射影アルゴリズム(apa)の複雑な幾何学的解釈よりも,nlmのより理解しやすい解釈を導入する。 この新しい視点では、bpで発生した行動の悪影響を予測し、それが起こる前に修正することでより良いアルゴリズムを導入する。 最後に,本手法は確率勾配降下法 (sgd) に適合し, rmsprop, adam, nagなどの運動量に基づく誘導体に適用できる。 実験では,深層ニューラルネットワークの学習におけるアルゴリズムの有用性を示す。

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