論文の概要: Adaptive Learning Rate and Momentum for Training Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11548v1
• Date: Tue, 22 Jun 2021 05:06:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-23 23:26:30.122573
• Title: Adaptive Learning Rate and Momentum for Training Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク学習のための適応学習速度と運動量
• Authors: Zhiyong Hao, Yixuan Jiang, Huihua Yu and Hsiao-Dong Chiang
• Abstract要約: 本研究では,非線形共役勾配(CG)フレームワークによる高速トレーニング手法を開発した。 画像分類データセットの実験により,本手法は他の局所解法よりも高速な収束が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent progress on deep learning relies heavily on the quality and efficiency of training algorithms. In this paper, we develop a fast training method motivated by the nonlinear Conjugate Gradient (CG) framework. We propose the Conjugate Gradient with Quadratic line-search (CGQ) method. On the one hand, a quadratic line-search determines the step size according to current loss landscape. On the other hand, the momentum factor is dynamically updated in computing the conjugate gradient parameter (like Polak-Ribiere). Theoretical results to ensure the convergence of our method in strong convex settings is developed. And experiments in image classification datasets show that our method yields faster convergence than other local solvers and has better generalization capability (test set accuracy). One major advantage of the paper method is that tedious hand tuning of hyperparameters like the learning rate and momentum is avoided.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの最近の進歩は、トレーニングアルゴリズムの品質と効率に大きく依存している。 本稿では,非線形共役勾配(cg)フレームワークを動機とする高速トレーニング手法を提案する。 擬似線探索法(CGQ)を用いた共役勾配法を提案する。 一方、二次線探索は、現在の損失状況に応じてステップサイズを決定する。 一方、運動量係数は共役勾配パラメータ(polak-ribiere など)を計算する際に動的に更新される。 強い凸条件下での手法の収束を保証するための理論的結果を開発した。 また,画像分類データセットにおける実験により,本手法は他の局所解法よりも収束が早く,より一般化能力(テストセット精度)が向上することを示した。 本手法の主な利点は,学習速度や運動量などの過度パラメータの面倒な手チューニングを避けることである。

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