論文の概要: SC-Reg: Training Overparameterized Neural Networks under Self-Concordant Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07344v1
• Date: Tue, 14 Dec 2021 13:03:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-15 16:52:29.643034
• Title: SC-Reg: Training Overparameterized Neural Networks under Self-Concordant Regularization
• Title（参考訳）: SC-Reg: 自己一致正則化による過パラメータニューラルネットワークのトレーニング
• Authors: Adeyemi D. Adeoye, Alberto Bemporad
• Abstract要約: 本稿では,凸問題に対するEmphNewtonデクリメントフレームワークに2次情報を組み込むことで,フィードフォワードニューラルネットワークを学習するためのフレームワークを提案する。 提案アルゴリズムは,Hessian行列の2次情報を利用して,トレーニング計算のオーバーヘッドを低減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20305676256390928
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we propose the SC-Reg (self-concordant regularization) framework for learning overparameterized feedforward neural networks by incorporating second-order information in the \emph{Newton decrement} framework for convex problems. We propose the generalized Gauss-Newton with Self-Concordant Regularization (SCoRe-GGN) algorithm that updates the network parameters each time it receives a new input batch. The proposed algorithm exploits the structure of the second-order information in the Hessian matrix, thereby reducing the training computational overhead. Although our current analysis considers only the convex case, numerical experiments show the efficiency of our method and its fast convergence under both convex and non-convex settings, which compare favorably against baseline first-order methods and a quasi-Newton method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,畳み込み問題に対する 'emph{Newton decrement} フレームワークに2次情報を組み込むことで,過パラメータ化フィードフォワードニューラルネットワークを学習するための SC-Reg (self-concordant regularization) フレームワークを提案する。 本稿では,新たな入力バッチを受信するたびにネットワークパラメータを更新する自己一致正規化(SCoRe-GGN)アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,ヘッセン行列の2次情報構造を利用して,トレーニング計算のオーバーヘッドを低減する。 現在の解析では凸の場合のみを考慮しているが、数値実験により凸法と非凸法の両方の条件下での手法の効率と高速収束が示されている。

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