論文の概要: QLAB: Quadratic Loss Approximation-Based Optimal Learning Rate for Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00252v1
• Date: Wed, 1 Feb 2023 05:29:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-02 17:51:21.040479
• Title: QLAB: Quadratic Loss Approximation-Based Optimal Learning Rate for Deep Learning
• Title（参考訳）: QLAB: ディープラーニングのための擬似損失近似に基づく最適学習率
• Authors: Minghan Fu, Fang-Xiang Wu
• Abstract要約: 本稿では、降下計算のための学習率適応方式QNISTを提案する。 我々は、損失関数の二次近似を最適化し、QLABを降下更新方向を提供する計算と組み合わせることで、QLABを導出する。 QLABの有効性は, 決定的な勾配降下, 勾配降下, 運動量, およびAdamと組み合わせることで, 最適化問題におけるQLABの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.371069592324416
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a learning rate adaptation scheme, called QLAB, for descent optimizers. We derive QLAB by optimizing the quadratic approximation of the loss function and QLAB can be combined with any optimizer who can provide the descent update direction. The computation of an adaptive learning rate with QLAB requires only computing an extra loss function value. We theoretically prove the convergence of the descent optimizers with QLAB. We demonstrate the effectiveness of QLAB in a range of optimization problems by combining with conclusively stochastic gradient descent, stochastic gradient descent with momentum, and Adam. The performance is validated on multi-layer neural networks, CNN, VGG-Net, ResNet and ShuffleNet with two datasets, MNIST and CIFAR10.
• Abstract（参考訳）: 降下最適化のための学習率適応方式であるQLABを提案する。 損失関数の二次近似を最適化することでqlabを導出し、降下更新方向を提供できる任意のオプティマイザとqlabを組み合わせることができる。 QLABによる適応学習率の計算は、余分な損失関数値のみを計算する必要がある。 qlabによる降下オプティマイザの収束を理論的に証明する。 本稿では,確率勾配勾配と運動量による確率勾配勾配とを組み合わせ,様々な最適化問題におけるQLABの有効性を示す。 この性能は、MNISTとCIFAR10という2つのデータセットで、多層ニューラルネットワーク、CNN、VGG-Net、ResNet、ShuffleNetで検証されている。

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