論文の概要: A Particle-based Sparse Gaussian Process Optimizer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14517v1
• Date: Sat, 26 Nov 2022 09:06:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 20:26:00.692626
• Title: A Particle-based Sparse Gaussian Process Optimizer
• Title（参考訳）: 粒子ベーススパースガウス過程最適化器
• Authors: Chandrajit Bajaj, Omatharv Bharat Vaidya, Yi Wang
• Abstract要約: 本稿では,下降の動的過程を利用した新しいスワム・スワムベースのフレームワークを提案する。 このアプローチの最大の利点は、降下を決定する前に現在の状態についてより深い探索を行うことである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.672919245950197
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Task learning in neural networks typically requires finding a globally optimal minimizer to a loss function objective. Conventional designs of swarm based optimization methods apply a fixed update rule, with possibly an adaptive step-size for gradient descent based optimization. While these methods gain huge success in solving different optimization problems, there are some cases where these schemes are either inefficient or suffering from local-minimum. We present a new particle-swarm-based framework utilizing Gaussian Process Regression to learn the underlying dynamical process of descent. The biggest advantage of this approach is greater exploration around the current state before deciding a descent direction. Empirical results show our approach can escape from the local minima compare with the widely-used state-of-the-art optimizers when solving non-convex optimization problems. We also test our approach under high-dimensional parameter space case, namely, image classification task.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークにおけるタスク学習は通常、損失関数の目的に対してグローバルに最適な最小化器を見つける必要がある。 従来のswarmベースの最適化手法の設計は、おそらく勾配降下に基づく最適化のための適応ステップサイズを伴う固定更新規則を適用している。 これらの手法は異なる最適化問題の解法において大きな成功を収めるが、これらのスキームが非効率であるか局所最小値に悩まされている場合もある。 本稿では,ガウス過程回帰を利用した粒子スワームに基づく新しいフレームワークを提案する。 このアプローチの最大の利点は、降下方向を決定する前に現在の状態を探索することである。 実験により,非凸最適化問題の解法において,局所最小値から回避できることを示す。 また,この手法を高次元パラメータ空間の場合,すなわち画像分類タスクでテストした。

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