論文の概要: Stochastic Re-weighted Gradient Descent via Distributionally Robust Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09222v5
• Date: Sun, 13 Oct 2024 04:07:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 15:04:12.037148
• Title: Stochastic Re-weighted Gradient Descent via Distributionally Robust Optimization
• Title（参考訳）: 分布ロバスト最適化による確率的再重み付きグラディエント染料
• Authors: Ramnath Kumar, Kushal Majmundar, Dheeraj Nagaraj, Arun Sai Suggala,
• Abstract要約: Reweighted Gradient Descent (RGD) は、動的サンプル再重み付けによりディープニューラルネットワークの性能を向上させる新しい最適化手法である。 本稿では,教師付き学習,メタラーニング,ドメイン外一般化など,様々な学習課題におけるRGDの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.23697277904244
• License:
• Abstract: We present Re-weighted Gradient Descent (RGD), a novel optimization technique that improves the performance of deep neural networks through dynamic sample re-weighting. Leveraging insights from distributionally robust optimization (DRO) with Kullback-Leibler divergence, our method dynamically assigns importance weights to training data during each optimization step. RGD is simple to implement, computationally efficient, and compatible with widely used optimizers such as SGD and Adam. We demonstrate the effectiveness of RGD on various learning tasks, including supervised learning, meta-learning, and out-of-domain generalization. Notably, RGD achieves state-of-the-art results on diverse benchmarks, with improvements of +0.7% on DomainBed, +1.44% on tabular classification, \textcolor{blue}+1.94% on GLUE with BERT, and +1.01% on ImageNet-1K with ViT.
• Abstract（参考訳）: 動的サンプル再重み付けによりディープニューラルネットワークの性能を向上させる新しい最適化手法であるRe-weighted Gradient Descent (RGD)を提案する。 分散ロバストな最適化(DRO)とKullback-Leibler分散を併用した手法では,各最適化ステップで重要重みをトレーニングデータに動的に割り当てる。 RGDは実装が簡単で、計算効率が良く、SGDやAdamのような広く使われているオプティマイザと互換性がある。 本稿では,教師付き学習,メタラーニング,ドメイン外一般化など,様々な学習課題におけるRGDの有効性を示す。 特に、RGDは様々なベンチマークで最先端の結果を達成しており、DomainBedでは+0.7%、タブ分類では+1.44%、BERTではGLUEでは \textcolor{blue}+1.94%、ViTではImageNet-1Kでは+1.01%である。

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