論文の概要: An Inexact Augmented Lagrangian Algorithm for Training Leaky ReLU Neural Network with Group Sparsity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05428v1
• Date: Wed, 11 May 2022 11:53:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-12 21:19:50.194313
• Title: An Inexact Augmented Lagrangian Algorithm for Training Leaky ReLU Neural Network with Group Sparsity
• Title（参考訳）: グループスパルシリティを用いたリーク型reluニューラルネットワークの学習のための拡張ラグランジアンアルゴリズム
• Authors: Wei Liu, Xin Liu, Xiaojun Chen
• Abstract要約: 近年,グループ正規化期間を持つリーク型ReLUネットワークが広く利用されている。 定常点を決定論的に計算する手法が存在しないことを示す。 本稿では,新しいモデルを解くための不正確な拡張ラグランジアンアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.27709100571336
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The leaky ReLU network with a group sparse regularization term has been widely used in the recent years. However, training such a network yields a nonsmooth nonconvex optimization problem and there exists a lack of approaches to compute a stationary point deterministically. In this paper, we first resolve the multi-layer composite term in the original optimization problem by introducing auxiliary variables and additional constraints. We show the new model has a nonempty and bounded solution set and its feasible set satisfies the Mangasarian-Fromovitz constraint qualification. Moreover, we show the relationship between the new model and the original problem. Remarkably, we propose an inexact augmented Lagrangian algorithm for solving the new model and show the convergence of the algorithm to a KKT point. Numerical experiments demonstrate that our algorithm is more efficient for training sparse leaky ReLU neural networks than some well-known algorithms.
• Abstract（参考訳）: グループスパース正規化用語を用いたリーク型reluネットワークは近年広く利用されている。 しかし、そのようなネットワークのトレーニングは非滑らかな非凸最適化問題をもたらし、定常点を決定論的に計算するためのアプローチが欠如している。 本稿では,従来の最適化問題において,補助変数と追加制約を導入することで,まず多層合成項を解く。 新しいモデルは、空でない有界な解集合を持ち、その実現可能な集合は、マンガサリアン・オフショヴィッツ制約条件を満たす。 さらに,新しいモデルと本来の問題との関係を示す。 注目すべきは、新しいモデルを解くための不正確な拡張ラグランジアンアルゴリズムを提案し、アルゴリズムのKKT点への収束を示すことである。 数値実験により,本アルゴリズムは既知のアルゴリズムよりもばらばらなリーク型reluニューラルネットワークの訓練に有効であることが示された。

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