Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning-Rate-Free Learning by D-Adaptation

論文の概要: Learning-Rate-Free Learning by D-Adaptation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07733v5
Date: Fri, 7 Jul 2023 19:08:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-11 18:55:29.659002
Title: Learning-Rate-Free Learning by D-Adaptation
Title（参考訳）: D適応による学習時間自由学習
Authors: Aaron Defazio and Konstantin Mishchenko
Abstract要約: D-Adaptationは、凸リプシッツ関数に対する最適収束率を達成する学習率を自動的に設定するアプローチである。本手法のSGDおよびAdam変種に対する広範囲な実験を行い,手作業による学習率を1ダース以上の多様な機械学習問題に対して自動でマッチングする手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.853820404058983
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: D-Adaptation is an approach to automatically setting the learning rate which asymptotically achieves the optimal rate of convergence for minimizing convex Lipschitz functions, with no back-tracking or line searches, and no additional function value or gradient evaluations per step. Our approach is the first hyper-parameter free method for this class without additional multiplicative log factors in the convergence rate. We present extensive experiments for SGD and Adam variants of our method, where the method automatically matches hand-tuned learning rates across more than a dozen diverse machine learning problems, including large-scale vision and language problems. An open-source implementation is available.
Abstract（参考訳）: d-適応(d-adaptation)は、バックトラッキングやラインサーチなしに凸リプシッツ関数を最小化するための収束率を漸近的に達成し、ステップごとに追加の関数値や勾配評価を行わない学習率を自動的に設定する手法である。本手法は,収束率に乗算的ログ係数を付加することなく,このクラスで最初のハイパーパラメータフリーメソッドである。本手法のSGDおよびAdam変種に対する広範な実験を行い,大規模ビジョンや言語問題を含む12以上の機械学習問題に対して手作業による学習率を自動的にマッチングする手法を提案する。オープンソース実装が利用可能だ。

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