論文の概要: Adaptive Inertia: Disentangling the Effects of Adaptive Learning Rate and Momentum

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.15815v11
• Date: Sun, 7 Feb 2021 11:53:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 13:37:43.205505
• Title: Adaptive Inertia: Disentangling the Effects of Adaptive Learning Rate and Momentum
• Title（参考訳）: アダプティブ慣性:適応学習速度と運動量の影響を解消する
• Authors: Zeke Xie, Xinrui Wang, Huishuai Zhang, Issei Sato, Masashi Sugiyama
• Abstract要約: 我々は,アダム力学の適応学習率とモメンタムがサドルポイントエスケープおよびフラットミニマ選択に与える影響を解消する。 提案手法は,SGD法や従来の適応勾配法よりも大幅に一般化可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.84312669132716
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adaptive Moment Estimation (Adam), which combines Adaptive Learning Rate and Momentum, would be the most popular stochastic optimizer for accelerating the training of deep neural networks. However, it is empirically known that Adam often generalizes worse than Stochastic Gradient Descent (SGD). The purpose of this paper is to unveil the mystery of this behavior in the diffusion theoretical framework. Specifically, we disentangle the effects of Adaptive Learning Rate and Momentum of the Adam dynamics on saddle-point escaping and flat minima selection. We prove that Adaptive Learning Rate can escape saddle points efficiently, but cannot select flat minima as SGD does. In contrast, Momentum provides a drift effect to help the training process pass through saddle points, and almost does not affect flat minima selection. This partly explains why SGD (with Momentum) generalizes better, while Adam generalizes worse but converges faster. Furthermore, motivated by the analysis, we design a novel adaptive optimization framework named Adaptive Inertia, which uses parameter-wise adaptive inertia to accelerate the training and provably favors flat minima as well as SGD. Our extensive experiments demonstrate that the proposed adaptive inertia method can generalize significantly better than SGD and conventional adaptive gradient methods.
• Abstract（参考訳）: Adaptive Moment Estimation (Adam)は、Adaptive Learning RateとMomentumを組み合わせることで、ディープニューラルネットワークのトレーニングを加速するための最も一般的な確率最適化である。 しかし、アダムがSGD (Stochastic Gradient Descent) よりも悪くなることは経験的に知られている。 本研究の目的は, この現象の謎を拡散理論の枠組みで明らかにすることである。 具体的には,適応学習速度とadam dynamicsの運動量の違いがサドルポイントエスケープと平たいミニマ選択に与える影響について考察した。 適応学習速度は,サドルポイントを効率的に回避できるが,SGDほど平坦な最小値を選択することはできない。 対照的に、Momentumはトレーニングプロセスがサドルポイントを通過するのを助けるドリフト効果を提供しており、平らなミニマ選択にはほとんど影響しない。 これはSGD (with Momentum) がより良く一般化するのに対し、アダムはより良く一般化するがより速く収束する理由を部分的に説明している。 さらに,本分析により,パラメータワイド適応慣性を用いてトレーニングを加速し,フラットなミニマとSGDを効果的に好む適応最適化フレームワークであるAdaptive Inertiaを設計した。 提案する適応慣性法がsgd法や従来の適応勾配法よりも大幅に一般化できることを示す。

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