論文の概要: R\'{e}nyi Divergence Deep Mutual Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05732v6
• Date: Mon, 24 Jul 2023 13:15:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-26 00:50:04.988360
• Title: R\'{e}nyi Divergence Deep Mutual Learning
• Title（参考訳）: r\'{e}nyiダイバージェンス深層相互学習
• Authors: Weipeng Huang, Junjie Tao, Changbo Deng, Ming Fan, Wenqiang Wan, Qi Xiong, Guangyuan Piao
• Abstract要約: 本稿では,Deep Learning Mutual (DML) を,単純かつ効果的な計算パラダイムとして再考する。 より柔軟で限定的なKL発散の代わりにR'enyi発散を提案する。 我々の経験的結果は、DMLとR'enyiの発散を併用した利点を示し、モデル一般化のさらなる改善につながった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.357597530261664
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper revisits Deep Mutual Learning (DML), a simple yet effective computing paradigm. We propose using R\'{e}nyi divergence instead of the KL divergence, which is more flexible and tunable, to improve vanilla DML. This modification is able to consistently improve performance over vanilla DML with limited additional complexity. The convergence properties of the proposed paradigm are analyzed theoretically, and Stochastic Gradient Descent with a constant learning rate is shown to converge with $\mathcal{O}(1)$-bias in the worst case scenario for nonconvex optimization tasks. That is, learning will reach nearby local optima but continue searching within a bounded scope, which may help mitigate overfitting. Finally, our extensive empirical results demonstrate the advantage of combining DML and R\'{e}nyi divergence, leading to further improvement in model generalization.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、単純で効果的な計算パラダイムであるDeep Mutual Learning (DML)を再考する。 我々は、より柔軟で調整可能なKL分散の代わりにR\'{e}nyi分散を用いて、バニラDMLを改善することを提案する。 この修正により、バニラDMLよりもパフォーマンスを継続的に改善できる。 提案したパラダイムの収束特性を理論的に解析し,非凸最適化タスクの最悪の場合において,定常学習率の確率勾配 Descent を $\mathcal{O}(1)$-bias に収束させることを示した。 つまり、学習は近くの最適な場所に到達するが、境界の範囲内を探索し続けることで、過度な適合を軽減できる。 最後に,広範な実験結果から,dmlとr\'{e}nyiの発散の利点が示され,モデルの一般化がさらに向上した。

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