論文の概要: Orthogonalized SGD and Nested Architectures for Anytime Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.06635v1
• Date: Sat, 15 Aug 2020 03:06:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 20:46:07.338681
• Title: Orthogonalized SGD and Nested Architectures for Anytime Neural Networks
• Title（参考訳）: 任意のニューラルネットワークのための直交型SGDとネステッドアーキテクチャ
• Authors: Chengcheng Wan, Henry Hoffmann, Shan Lu, Michael Maire
• Abstract要約: 直交化SGDはマルチタスクネットワークをトレーニングする際のタスク固有の勾配を動的に再バランスさせる。 実験により、オルソゴン化SGDによるトレーニングは、任意の時間ネットワークの精度を大幅に向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.598394152055338
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel variant of SGD customized for training network architectures that support anytime behavior: such networks produce a series of increasingly accurate outputs over time. Efficient architectural designs for these networks focus on re-using internal state; subnetworks must produce representations relevant for both immediate prediction as well as refinement by subsequent network stages. We consider traditional branched networks as well as a new class of recursively nested networks. Our new optimizer, Orthogonalized SGD, dynamically re-balances task-specific gradients when training a multitask network. In the context of anytime architectures, this optimizer projects gradients from later outputs onto a parameter subspace that does not interfere with those from earlier outputs. Experiments demonstrate that training with Orthogonalized SGD significantly improves generalization accuracy of anytime networks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ネットワークアーキテクチャのトレーニング用にカスタマイズされた新しいSGDを提案する。 これらのネットワークの効率的なアーキテクチャ設計は、内部状態の再利用に重点を置いている。 従来の分岐ネットワークだけでなく,再帰的ネストネットワークの新たなクラスも検討する。 我々の新しいオプティマイザOrthogonalized SGDはマルチタスクネットワークをトレーニングする際のタスク固有の勾配を動的に再バランスする。 anytime architecturesの文脈では、このオプティマイザは、後から出力された勾配を、以前の出力と干渉しないパラメータ部分空間に投影する。 実験により、直交sgdを用いたトレーニングが、任意の時間ネットワークの一般化精度を大幅に向上できることが示されている。

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