論文の概要: Attempted Blind Constrained Descent Experiments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.09643v1
• Date: Thu, 18 Feb 2021 22:14:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-22 13:21:06.205174
• Title: Attempted Blind Constrained Descent Experiments
• Title（参考訳）: ブラインド制約下降実験の試み
• Authors: Prasad N R
• Abstract要約: Blind Descentは制限付きですが、ウェイトを学ぶためのガイド付きアプローチを使用します。 層訓練による層とフィルタ訓練によるフィルタを含む暗黙のアイデアのいくつかは、おそらく勾配解として提案された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Blind Descent uses constrained but, guided approach to learn the weights. The probability density function is non-zero in the infinite space of the dimension (case in point: Gaussians and normal probability distribution functions). In Blind Descent paper, some of the implicit ideas involving layer by layer training and filter by filter training (with different batch sizes) were proposed as probable greedy solutions. The results of similar experiments are discussed. Octave (and proposed PyTorch variants) source code of the experiments of this paper can be found at https://github.com/PrasadNR/Attempted-Blind-Constrained-Descent-Experiments-ABCDE- . This is compared against the ABCDE derivatives of the original PyTorch source code of https://github.com/akshat57/Blind-Descent .
• Abstract（参考訳）: Blind Descentは制限付きですが、ウェイトを学ぶためのガイド付きアプローチを使用します。 確率密度関数は、次元の無限空間(点の場合:ガウス関数と正規確率分布関数)において非零である。 Blind Descentの論文では、レイヤートレーニングとフィルタトレーニングによるフィルタ(異なるバッチサイズ)によるレイヤーによる暗黙のアイデアのいくつかが、おそらく欲張りのソリューションとして提案されました。 同様の実験の結果について論じる。 この論文の実験のソースコードは、https://github.com/PrasadNR/Attempted-Blind-Constrained-Descent-Experiments-ABCDEにある。 これは、オリジナルのPyTorchソースコード https://github.com/akshat57/Blind-Descent のABCDE誘導体と比較される。

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