論文の概要: Reparametrizing gradient descent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04786v1
• Date: Fri, 9 Oct 2020 20:22:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 04:20:36.733605
• Title: Reparametrizing gradient descent
• Title（参考訳）: リパラメトリゼーション勾配勾配勾配
• Authors: David Sprunger
• Abstract要約: 本稿では,ノルム適応勾配勾配という最適化アルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムは準ニュートン法と比較することもできるが、定常点ではなく根を求める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we propose an optimization algorithm which we call norm-adapted gradient descent. This algorithm is similar to other gradient-based optimization algorithms like Adam or Adagrad in that it adapts the learning rate of stochastic gradient descent at each iteration. However, rather than using statistical properties of observed gradients, norm-adapted gradient descent relies on a first-order estimate of the effect of a standard gradient descent update step, much like the Newton-Raphson method in many dimensions. Our algorithm can also be compared to quasi-Newton methods, but we seek roots rather than stationary points. Seeking roots can be justified by the fact that for models with sufficient capacity measured by nonnegative loss functions, roots coincide with global optima. This work presents several experiments where we have used our algorithm; in these results, it appears norm-adapted descent is particularly strong in regression settings but is also capable of training classifiers.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ノルム適応勾配降下と呼ぶ最適化アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムはadamやadagradといった他の勾配に基づく最適化アルゴリズムと似ており、各イテレーションでの確率的勾配降下の学習速度に適応している。 しかしながら、観測された勾配の統計的性質を用いるのではなく、ノルム適応勾配降下は、多くの次元におけるニュートン-ラフソン法と同様に、標準勾配降下更新ステップの効果の1次推定に依存する。 我々のアルゴリズムは準ニュートン法と比較することもできるが、定常点ではなく根を求める。 根を求めることは、非負の損失関数によって測定される十分な容量を持つモデルの場合、根は大域的最適値と一致するという事実によって正当化できる。 本研究は,本アルゴリズムを用いた実験をいくつか紹介する。これらの実験では,規範適応降下は回帰設定において特に強いが,分類器の訓練も可能である。

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