論文の概要: Break a Lag: Triple Exponential Moving Average for Enhanced Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01423v3
• Date: Mon, 09 Dec 2024 16:59:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:50:32.117548
• Title: Break a Lag: Triple Exponential Moving Average for Enhanced Optimization
• Title（参考訳）: break a Lag: 最適化のための3つの指数移動平均値
• Authors: Roi Peleg, Yair Smadar, Teddy Lazebnik, Assaf Hoogi,
• Abstract要約: 本稿では,三重指数移動平均のパワーを利用する新しい最適化手法であるFAMEを紹介する。 FAMEはデータダイナミクスに対する応答性を高め、トレンド識別ラグを緩和し、学習効率を最適化する。 包括的評価は、画像分類、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーションを含む様々なコンピュータビジョンタスクを含み、FAMEを30の異なるアーキテクチャに統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0199251985015434
• License:
• Abstract: The performance of deep learning models is critically dependent on sophisticated optimization strategies. While existing optimizers have shown promising results, many rely on first-order Exponential Moving Average (EMA) techniques, which often limit their ability to track complex gradient trends accurately. This fact can lead to a significant lag in trend identification and suboptimal optimization, particularly in highly dynamic gradient behavior. To address this fundamental limitation, we introduce Fast Adaptive Moment Estimation (FAME), a novel optimization technique that leverages the power of Triple Exponential Moving Average. By incorporating an advanced tracking mechanism, FAME enhances responsiveness to data dynamics, mitigates trend identification lag, and optimizes learning efficiency. Our comprehensive evaluation encompasses different computer vision tasks including image classification, object detection, and semantic segmentation, integrating FAME into 30 distinct architectures ranging from lightweight CNNs to Vision Transformers. Through rigorous benchmarking against state-of-the-art optimizers, FAME demonstrates superior accuracy and robustness. Notably, it offers high scalability, delivering substantial improvements across diverse model complexities, architectures, tasks, and benchmarks.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルの性能は高度な最適化戦略に依存している。 既存のオプティマイザは有望な結果を示しているが、多くは1次指数移動平均(EMA)技術に依存しており、複雑な勾配傾向を正確に追跡する能力を制限している。 この事実は、特に非常にダイナミックな勾配の挙動において、トレンドの識別と最適下最適化に著しい遅延をもたらす可能性がある。 この基本的限界に対処するために,三重指数移動平均のパワーを利用する新しい最適化手法であるFAME(Fast Adaptive Moment Estimation)を導入する。 高度なトラッキング機構を導入することで、FAMEはデータダイナミクスへの応答性を高め、トレンド識別ラグを緩和し、学習効率を最適化する。 包括的評価は、画像分類、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーションを含む様々なコンピュータビジョンタスクを含み、FAMEを軽量CNNからビジョントランスフォーマーまで30の異なるアーキテクチャに統合する。 最先端のオプティマイザに対する厳密なベンチマークを通じて、FAMEはより優れた精度と堅牢性を示す。 特に、高いスケーラビリティを提供し、さまざまなモデルの複雑さ、アーキテクチャ、タスク、ベンチマークにわたって大幅に改善されている。

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