論文の概要: Expected Gradients of Maxout Networks and Consequences to Parameter Initialization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06956v1
• Date: Tue, 17 Jan 2023 15:32:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 13:53:50.699492
• Title: Expected Gradients of Maxout Networks and Consequences to Parameter Initialization
• Title（参考訳）: 最大化ネットワークの予測勾配とパラメータ初期化への適用
• Authors: Hanna Tseran, Guido Mont\'ufar
• Abstract要約: 本稿では,最大化ネットワークの入力とパラメータに対する勾配について検討し,アーキテクチャやパラメータ分布に依存するモーメントの境界値を求める。 深層完全接続ネットワークと畳み込みネットワークの実験により、この戦略が深層最大化ネットワークのSGDとAdamトレーニングを改善することが示されている。
• 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: We study the gradients of a maxout network with respect to inputs and parameters and obtain bounds for the moments depending on the architecture and the parameter distribution. We observe that the distribution of the input-output Jacobian depends on the input, which complicates a stable parameter initialization. Based on the moments of the gradients, we formulate parameter initialization strategies that avoid vanishing and exploding gradients in wide networks. Experiments with deep fully-connected and convolutional networks show that this strategy improves SGD and Adam training of deep maxout networks. In addition, we obtain refined bounds on the expected number of linear regions, results on the expected curve length distortion, and results on the NTK.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最大化ネットワークの入力とパラメータに対する勾配について検討し,アーキテクチャやパラメータ分布に依存するモーメントの境界値を求める。 我々は、入力出力ヤコビアンの分布が、安定なパラメータの初期化を複雑にする入力に依存することを観察する。 勾配のモーメントに基づいて,パラメータ初期化戦略を定式化し,広域ネットワークにおける勾配の消失や爆発を回避する。 深層完全接続ネットワークと畳み込みネットワークの実験により、この戦略が深層最大化ネットワークのSGDとAdamトレーニングを改善することが示されている。 さらに, 線形領域の期待値, 曲線長歪みの予測値, NTKの予測値について, 洗練された境界を求める。

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