論文の概要: Optimizer Amalgamation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.06474v2
• Date: Tue, 15 Mar 2022 01:17:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-19 21:01:10.853760
• Title: Optimizer Amalgamation
• Title（参考訳）: Optimizer Amalgamation
• Authors: Tianshu Huang, Tianlong Chen, Sijia Liu, Shiyu Chang, Lisa Amini, Zhangyang Wang
• Abstract要約: 私たちは、Amalgamationという新しい問題の研究を動機付けています。"Teacher"アマルガメーションのプールを、より強力な問題固有のパフォーマンスを持つ単一の"学生"にどのように組み合わせるべきなのでしょうか? まず、勾配降下による解析のプールをアマルガメートする3つの異なるメカニズムを定義する。 また, プロセスの分散を低減するため, 目標を摂動させることでプロセスの安定化を図る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 124.33523126363728
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Selecting an appropriate optimizer for a given problem is of major interest for researchers and practitioners. Many analytical optimizers have been proposed using a variety of theoretical and empirical approaches; however, none can offer a universal advantage over other competitive optimizers. We are thus motivated to study a new problem named Optimizer Amalgamation: how can we best combine a pool of "teacher" optimizers into a single "student" optimizer that can have stronger problem-specific performance? In this paper, we draw inspiration from the field of "learning to optimize" to use a learnable amalgamation target. First, we define three differentiable amalgamation mechanisms to amalgamate a pool of analytical optimizers by gradient descent. Then, in order to reduce variance of the amalgamation process, we also explore methods to stabilize the amalgamation process by perturbing the amalgamation target. Finally, we present experiments showing the superiority of our amalgamated optimizer compared to its amalgamated components and learning to optimize baselines, and the efficacy of our variance reducing perturbations. Our code and pre-trained models are publicly available at http://github.com/VITA-Group/OptimizerAmalgamation.
• Abstract（参考訳）: 与えられた問題に対して適切なオプティマイザを選択することは、研究者や実践者にとって大きな関心事である。 多くの分析オプティマイザは、様々な理論と経験的アプローチを用いて提案されているが、他の競合オプティマイザに対して普遍的な利点を与えるものはない。 そこで私たちは、Optimizer Amalgamationという新しい問題の研究を動機付けています。 "Teacher"オプティマイザのプールをひとつの"Student"オプティマイザに組み合わせて、問題固有のパフォーマンスをより高める方法はどうすればよいのでしょう? 本稿では,「最適化する学習」という分野から着想を得て,学習可能な融合目標について述べる。 まず、勾配降下による解析最適化器のプールをアマルガメートする3つの異なるアマルガメーション機構を定義する。 そして,アマルガメーション過程の分散を低減するために,アマルガメーション対象を摂動させることでアマルガメーション過程を安定化する方法も検討する。 最後に,アマルガメート成分と比較して,アマルガメートオプティマイザの優越性を示す実験を行い,ベースラインの最適化を学習し,分散による摂動低減の有効性を示した。 私たちのコードと事前トレーニングされたモデルは、http://github.com/VITA-Group/OptimizerAmalgamation.comで公開されています。

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