論文の概要: Exact Solutions of a Deep Linear Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04777v7
• Date: Tue, 13 Jun 2023 14:10:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 18:52:42.886166
• Title: Exact Solutions of a Deep Linear Network
• Title（参考訳）: ディープリニアネットワークの厳密解
• Authors: Liu Ziyin, Botao Li, Xiangming Meng
• Abstract要約: この研究は、重み減衰とニューロンを持つディープ線形ネットワークの大域的ミニマを解析的に表現することを発見した。 重み減衰はモデルアーキテクチャと強く相互作用し、1ドル以上の隠蔽層を持つネットワークにおいてゼロで悪いミニマを生成できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2344764434954256
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work finds the analytical expression of the global minima of a deep linear network with weight decay and stochastic neurons, a fundamental model for understanding the landscape of neural networks. Our result implies that the origin is a special point in deep neural network loss landscape where highly nonlinear phenomenon emerges. We show that weight decay strongly interacts with the model architecture and can create bad minima at zero in a network with more than $1$ hidden layer, qualitatively different from a network with only $1$ hidden layer. Practically, our result implies that common deep learning initialization methods are insufficient to ease the optimization of neural networks in general.
• Abstract（参考訳）: この研究は、ニューラルネットワークの風景を理解するための基礎モデルである、重崩壊と確率ニューロンを持つディープ線形ネットワークの大域的ミニマの解析的表現を発見する。 この結果は, 非線形現象が出現する深層ニューラルネットワークの損失景観において, 起源が特別な点であることを示唆している。 重みの減衰はモデルアーキテクチャと強く相互作用し、わずか1ドルの隠れ層しか持たないネットワークと質的に異なる1ドル以上の隠れ層を持つネットワークにおいて、ゼロで悪いミニマを生成できることを示します。 その結果,一般的なディープラーニング初期化手法では,ニューラルネットワークの最適化が容易でないことがわかった。

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