Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Power of Factorial Powers: New Parameter settings for (Stochastic) Optimization

論文の概要: The Power of Factorial Powers: New Parameter settings for (Stochastic) Optimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.01244v2
Date: Tue, 20 Oct 2020 15:18:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-26 06:49:59.363694
Title: The Power of Factorial Powers: New Parameter settings for (Stochastic) Optimization
Title（参考訳）: 因子パワーのパワー:(確率的)最適化のための新しいパラメータ設定
Authors: Aaron Defazio and Robert M. Gower
Abstract要約: これらのシーケンスが楽しむ多くの顕著な特性をリストアップし、運動量法、加速速度、分散還元法(SVRG)を単純化するためにそれらを適用することができる。本研究では、収束証明に現れる定数を定義するための柔軟なツールとして、分解力の使用を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.046669772867446
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: The convergence rates for convex and non-convex optimization methods depend on the choice of a host of constants, including step sizes, Lyapunov function constants and momentum constants. In this work we propose the use of factorial powers as a flexible tool for defining constants that appear in convergence proofs. We list a number of remarkable properties that these sequences enjoy, and show how they can be applied to convergence proofs to simplify or improve the convergence rates of the momentum method, accelerated gradient and the stochastic variance reduced method (SVRG).
Abstract（参考訳）: 凸最適化法と非凸最適化法の収束率は、ステップサイズ、リアプノフ関数定数、運動量定数を含む定数のホストの選択に依存する。本研究では,収束証明に現れる定数を定義するための柔軟なツールとして,因子の力を用いることを提案する。これらの列が楽しむ多くの顕著な特性をリストアップし、モーメント法、加速度勾配、確率分散低減法(SVRG)の収束率を単純化または改善するために収束証明に適用する方法を示す。

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