論文の概要: Stochastic Block-ADMM for Training Deep Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00339v1
• Date: Sat, 1 May 2021 19:56:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-04 14:17:04.602241
• Title: Stochastic Block-ADMM for Training Deep Networks
• Title（参考訳）: ディープネットワークトレーニングのための確率ブロックadmm
• Authors: Saeed Khorram, Xiao Fu, Mohamad H. Danesh, Zhongang Qi, Li Fuxin
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークをバッチおよびオンライン設定でトレーニングする手法として,Block-ADMMを提案する。 本手法はニューラルネットワークを任意の数のブロックに分割し,これらのブロックを補助変数で接続する。 我々は,提案手法の収束を証明し,教師あり・弱教師あり設定実験を通じてその能力の正当化を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.369102155752824
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose Stochastic Block-ADMM as an approach to train deep neural networks in batch and online settings. Our method works by splitting neural networks into an arbitrary number of blocks and utilizes auxiliary variables to connect these blocks while optimizing with stochastic gradient descent. This allows training deep networks with non-differentiable constraints where conventional backpropagation is not applicable. An application of this is supervised feature disentangling, where our proposed DeepFacto inserts a non-negative matrix factorization (NMF) layer into the network. Since backpropagation only needs to be performed within each block, our approach alleviates vanishing gradients and provides potentials for parallelization. We prove the convergence of our proposed method and justify its capabilities through experiments in supervised and weakly-supervised settings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,バッチおよびオンライン設定におけるディープニューラルネットワークのトレーニング手法として,Stochastic Block-ADMMを提案する。 本手法は,ニューラルネットワークを任意のブロックに分割し,確率勾配勾配を最適化しながら,補助変数を用いてこれらのブロックを接続する。 これにより、従来のバックプロパゲーションが適用できない、非微分可能な制約を持つディープネットワークのトレーニングが可能になる。 そこで提案したDeepFactoは非負行列分解(NMF)層をネットワークに挿入する。 バックプロパゲーションは各ブロック内でのみ実行する必要があるため、このアプローチは消滅する勾配を緩和し、並列化のポテンシャルを提供する。 我々は,提案手法の収束を証明し,教師あり・弱教師あり設定実験を通じてその能力の正当化を行う。

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