論文の概要: Learning to Optimize Quasi-Newton Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06171v1
• Date: Tue, 11 Oct 2022 03:47:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 15:23:49.226058
• Title: Learning to Optimize Quasi-Newton Methods
• Title（参考訳）: 準ニュートン法を最適化する学習
• Authors: Isaac Liao, Rumen R. Dangovski, Jakob N. Foerster, Marin Solja\v{c}i\'c
• Abstract要約: 我々は,準ニュートン最適化のサブルーチンとして,損失の暗黙の逆 Hessian をオンラインメタ学習する LODO という新しい機械学習を導入する。 我々は,雑音の存在下でのサブルーチンの性能を実験的に検証し,逆ヘッセン表現の簡易な代替手段が性能を悪化させることを示す。 最後に、本アルゴリズムを用いて、95kパラメータの半現実的な深層ニューラルネットワークをトレーニングし、標準ニューラルネットワークに対する競合的な結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.931518873026707
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a novel machine learning optimizer called LODO, which online meta-learns an implicit inverse Hessian of the loss as a subroutine of quasi-Newton optimization. Our optimizer merges Learning to Optimize (L2O) techniques with quasi-Newton methods to learn neural representations of symmetric matrix vector products, which are more flexible than those in other quasi-Newton methods. Unlike other L2O methods, ours does not require any meta-training on a training task distribution, and instead learns to optimize on the fly while optimizing on the test task, adapting to the local characteristics of the loss landscape while traversing it. Theoretically, we show that our optimizer approximates the inverse Hessian in noisy loss landscapes and is capable of representing a wide range of inverse Hessians. We experimentally verify our algorithm's performance in the presence of noise, and show that simpler alternatives for representing the inverse Hessians worsen performance. Lastly, we use our optimizer to train a semi-realistic deep neural network with 95k parameters, and obtain competitive results against standard neural network optimizers.
• Abstract（参考訳）: そこで我々はLODOと呼ばれる新しい機械学習オプティマイザを導入し、準ニュートン最適化のサブルーチンとして、損失の暗黙の逆 Hessian をオンラインメタ学習する。 この最適化手法は,他の準ニュートン法よりも柔軟である対称行列ベクトル積の神経表現を学習するために,l2o法と擬似ニュートン法を融合する。 他のl2oメソッドとは異なり、トレーニングタスク分散でのメタトレーニングは必要とせず、テストタスクを最適化しながらオンザフライで最適化することを学び、それをトラバースしながらロスランドスケープのローカル特性に適応する。 理論的には、我々のオプティマイザはノイズ損失景観における逆ヘッシアンを近似し、幅広い逆ヘッシアンを表現できることを示す。 我々は,雑音の存在下でのアルゴリズムの性能を実験的に検証し,逆ヘッセン表現の簡単な代替手段が性能を悪化させることを示す。 最後に、95kパラメータを持つ半現実的ディープニューラルネットワークをトレーニングするためにオプティマイザを使用し、標準ニューラルネットワークオプティマイザとの競合結果を得る。

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