論文の概要: Optimization Methods in Deep Learning: A Comprehensive Overview

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09566v1
• Date: Sun, 19 Feb 2023 13:01:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-21 17:51:45.252932
• Title: Optimization Methods in Deep Learning: A Comprehensive Overview
• Title（参考訳）: 深層学習における最適化手法 -総括-
• Authors: David Shulman
• Abstract要約: 深層学習は、画像認識、自然言語処理、音声認識など様々な分野で顕著な成功を収めてきた。 ディープラーニングの有効性は、ディープニューラルネットワークのトレーニングに使用される最適化方法に大きく依存する。 本稿では、勾配勾配、Adagrad、Adadelta、RMSpropなどの一階最適化手法の概要と、NesterovAccelered gradient、Adam、Nadam、AdaMax、AMSGradといった最近の運動量ベースおよび適応勾配法について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, deep learning has achieved remarkable success in various fields such as image recognition, natural language processing, and speech recognition. The effectiveness of deep learning largely depends on the optimization methods used to train deep neural networks. In this paper, we provide an overview of first-order optimization methods such as Stochastic Gradient Descent, Adagrad, Adadelta, and RMSprop, as well as recent momentum-based and adaptive gradient methods such as Nesterov accelerated gradient, Adam, Nadam, AdaMax, and AMSGrad. We also discuss the challenges associated with optimization in deep learning and explore techniques for addressing these challenges, including weight initialization, batch normalization, and layer normalization. Finally, we provide recommendations for selecting optimization methods for different deep learning tasks and datasets. This paper serves as a comprehensive guide to optimization methods in deep learning and can be used as a reference for researchers and practitioners in the field.
• Abstract（参考訳）: 近年,画像認識,自然言語処理,音声認識などの分野において,ディープラーニングは大きな成功を収めている。 ディープラーニングの有効性は、ディープニューラルネットワークのトレーニングに使用される最適化方法に大きく依存する。 本稿では,Stochastic Gradient Descent,Adagrad,Adadelta,RMSpropといった一階最適化手法の概要と,NesterovAccelered gradient,Adam,Nadam,AdaMax,AMSGradといった最近の運動量に基づく適応勾配法について述べる。 また,深層学習における最適化に伴う課題を議論し,重み初期化,バッチ正規化,レイヤ正規化など,これらの課題に対処する手法を検討する。 最後に、異なるディープラーニングタスクとデータセットの最適化方法を選択するための推奨事項を提供する。 本論文は,深層学習における最適化手法の包括的ガイドであり,この分野の研究者や実践者の参考として利用できる。

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