論文の概要: Eigencurve: Optimal Learning Rate Schedule for SGD on Quadratic Objectives with Skewed Hessian Spectrums

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.14109v2
• Date: Thu, 28 Oct 2021 00:59:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-31 09:29:33.932543
• Title: Eigencurve: Optimal Learning Rate Schedule for SGD on Quadratic Objectives with Skewed Hessian Spectrums
• Title（参考訳）: eigencurve:歪ヘッシアンスペクトルを持つ二次目的に対するsgdの最適学習率スケジュール
• Authors: Rui Pan, Haishan Ye, Tong Zhang
• Abstract要約: Eigencurveは、2次目的のSGDの最小収束率(定数まで)を達成することができる学習率スケジュールの最初のファミリーである。 実験結果から,Eigencurveは画像分類タスクにおいて,ステップ崩壊を著しく上回り得ることが示された。 実用的な応用のための2つの単純な学習率スケジューラは、Eigencurveを近似することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.44093918424658
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning rate schedulers have been widely adopted in training deep neural networks. Despite their practical importance, there is a discrepancy between its practice and its theoretical analysis. For instance, it is not known what schedules of SGD achieve best convergence, even for simple problems such as optimizing quadratic objectives. So far, step decay has been one of the strongest candidates under this setup, which is proved to be nearly optimal with a $\mathcal{O}(\log T)$ gap. However, according to our analysis, this gap turns out to be $\Omega(\log T)$ in a wide range of settings, which throws the schedule optimality problem into an open question again. Towards answering this reopened question, in this paper, we propose Eigencurve, the first family of learning rate schedules that can achieve minimax optimal convergence rates (up to a constant) for SGD on quadratic objectives when the eigenvalue distribution of the underlying Hessian matrix is skewed. The condition is quite common in practice. Experimental results show that Eigencurve can significantly outperform step decay in image classification tasks on CIFAR-10, especially when the number of epochs is small. Moreover, the theory inspires two simple learning rate schedulers for practical applications that can approximate Eigencurve. For some problems, the optimal shape of the proposed schedulers resembles that of cosine decay, which sheds light to the success of cosine decay for such situations. For other situations, the proposed schedulers are superior to cosine decay.
• Abstract（参考訳）: 学習速度スケジューラはディープニューラルネットワークのトレーニングに広く採用されている。 その実践的重要性にもかかわらず、その実践と理論分析の間には相違点がある。 例えば、二次目的の最適化のような単純な問題であっても、sgdのスケジュールが最良の収束を達成するかは分かっていない。 これまでのところ、ステップ減衰はこの設定下で最も強力な候補の1つであり、$\mathcal{o}(\log t)$ gap とほぼ最適であることが証明されている。 しかし、我々の分析によれば、このギャップは幅広い設定で$\omega(\log t)$であることが判明し、スケジュールの最適性の問題が再びオープン質問になってしまう。 そこで本稿では,2次対象に対するsgdの最適収束率(定数まで)を最小化できる最初の学習率スケジュールであるeigencurveを提案する。 その状態は実際は非常に一般的です。 実験の結果,特にエポック数が少ない場合には,CIFAR-10上の画像分類タスクにおいて,Eigencurveはステップ崩壊を著しく上回ることがわかった。 さらに、この理論はEigencurveを近似できる実用的な応用のための2つの単純な学習率スケジューラを刺激する。 いくつかの問題に対して、提案されたスケジューラの最適形状はコサイン崩壊の形状に似ており、コサイン崩壊の成功に光を当てている。 他の状況では、提案したスケジューラはコサイン崩壊よりも優れている。

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