論文の概要: Adaptive scaling of the learning rate by second order automatic differentiation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14520v1
• Date: Wed, 26 Oct 2022 07:14:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 13:37:31.276170
• Title: Adaptive scaling of the learning rate by second order automatic differentiation
• Title（参考訳）: 2次自動微分による学習率の適応的スケーリング
• Authors: Fr\'ed\'eric de Gournay (IMT, INSA Toulouse), Alban Gossard (IMT, UT3)
• Abstract要約: 自動微分の新たな手法を用いて学習率を再スケールすることを提案する。 再スケーリングは適応的であり、データや降下方向に依存する。 数値実験は、様々な探査・収束体制を浮き彫りにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the context of the optimization of Deep Neural Networks, we propose to rescale the learning rate using a new technique of automatic differentiation. This technique relies on the computation of the {\em curvature}, a second order information whose computational complexity is in between the computation of the gradient and the one of the Hessian-vector product. If (1C,1M) represents respectively the computational time and memory footprint of the gradient method, the new technique increase the overall cost to either (1.5C,2M) or (2C,1M). This rescaling has the appealing characteristic of having a natural interpretation, it allows the practitioner to choose between exploration of the parameters set and convergence of the algorithm. The rescaling is adaptive, it depends on the data and on the direction of descent. The numerical experiments highlight the different exploration/convergence regimes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Deep Neural Networksの最適化の文脈において,自動微分技術を用いて学習率を再スケールすることを提案する。 この手法は、勾配の計算とヘッセンベクトル積の計算の間に計算の複雑さがある2次情報である {\em curvature} の計算に依存する。 もし(1C,1M)が勾配法の計算時間とメモリフットプリントを表すならば、新しい手法は全体のコストを(1.5C,2M)または(2C,1M)に引き上げる。 この再スケーリングは、パラメータセットの探索とアルゴリズムの収束のどちらを選択できるように、自然な解釈を持つという魅力的な特徴を持っている。 再スケーリングは適応的であり、データと降下方向に依存する。 数値実験は、異なる探索/収束体制を浮き彫りにする。

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