論文の概要: Efficient Activation Function Optimization through Surrogate Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05785v1
- Date: Fri, 13 Jan 2023 23:11:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-18 18:51:19.184382
- Title: Efficient Activation Function Optimization through Surrogate Modeling
- Title（参考訳）: サーロゲートモデリングによる効率的な活性化関数最適化
- Authors: Garrett Bingham and Risto Miikkulainen
- Abstract要約: 本稿は,3つのステップによるアートの状況改善を目的としている。
まず、ベンチマークデータセットであるAct-Bench-CNN、Act-Bench-ResNet、Act-Bench-ViTが作成された。
第2に、ベンチマーク空間のキャラクタリゼーションが開発され、新しいサロゲートに基づく最適化手法が開発された。
第3に、サロゲートは、CIFAR-100およびImageNetタスクの活性化機能の改善を発見するために使用された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.369163074697475
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Carefully designed activation functions can improve the performance of neural
networks in many machine learning tasks. However, it is difficult for humans to
construct optimal activation functions, and current activation function search
algorithms are prohibitively expensive. This paper aims to improve the state of
the art through three steps: First, the benchmark datasets Act-Bench-CNN,
Act-Bench-ResNet, and Act-Bench-ViT were created by training convolutional,
residual, and vision transformer architectures from scratch with 2,913
systematically generated activation functions. Second, a characterization of
the benchmark space was developed, leading to a new surrogate-based method for
optimization. More specifically, the spectrum of the Fisher information matrix
associated with the model's predictive distribution at initialization and the
activation function's output distribution were found to be highly predictive of
performance. Third, the surrogate was used to discover improved activation
functions in CIFAR-100 and ImageNet tasks. Each of these steps is a
contribution in its own right; together they serve as a practical and
theoretical foundation for further research on activation function
optimization. Code is available at
https://github.com/cognizant-ai-labs/aquasurf, and the benchmark datasets are
at https://github.com/cognizant-ai-labs/act-bench.
- Abstract（参考訳）: 慎重に設計されたアクティベーション機能は、多くの機械学習タスクにおけるニューラルネットワークのパフォーマンスを改善することができる。
しかし、人間が最適な活性化関数を構築することは困難であり、現在の活性化関数探索アルゴリズムは極めて高価である。
本研究の目的は, コンボリューション, 残留, 視覚トランスフォーマーの訓練により, act-bench-cnn, act-bench-resnet, act-bench-vitのベンチマークデータセットを2,913個の系統的生成アクティベーション関数を用いてスクラッチから作成することである。
第2に,ベンチマーク空間のキャラクタリゼーションが開発され,新たなサロゲートに基づく最適化手法が開発された。
より具体的には、初期化時のモデルの予測分布と活性化関数の出力分布に関連するフィッシャー情報行列のスペクトルは、高い性能予測値であることが判明した。
第3に、surrogateはcifar-100とimagenetタスクのアクティベーション機能を改善するために使用された。
これらのステップはいずれもそれ自体が貢献しており、アクティベーション関数の最適化に関するさらなる研究のための実践的で理論的な基礎となっている。
コードはhttps://github.com/cognizant-ai-labs/aquasurfで利用可能であり、ベンチマークデータセットはhttps://github.com/cognizant-ai-labs/act-benchにある。
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