論文の概要: G-TRACER: Expected Sharpness Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13914v1
• Date: Sat, 24 Jun 2023 09:28:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 18:20:27.274846
• Title: G-TRACER: Expected Sharpness Optimization
• Title（参考訳）: g-tracer: 期待シャープネス最適化
• Authors: John Williams, Stephen Roberts
• Abstract要約: G-TRACERは、平坦なミニマムを求めることによって一般化を促進し、一般化ベイズ目標の自然な漸進的な降下に基づく最適化への近似として音理論的基礎を持つ。 本手法は,非正規化対象の局所最小値近傍に収束し,多数のベンチマークコンピュータビジョンとNLPデータセット上での競合性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2183405753834562
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a new regularization scheme for the optimization of deep learning architectures, G-TRACER ("Geometric TRACE Ratio"), which promotes generalization by seeking flat minima, and has a sound theoretical basis as an approximation to a natural-gradient descent based optimization of a generalized Bayes objective. By augmenting the loss function with a TRACER, curvature-regularized optimizers (eg SGD-TRACER and Adam-TRACER) are simple to implement as modifications to existing optimizers and don't require extensive tuning. We show that the method converges to a neighborhood (depending on the regularization strength) of a local minimum of the unregularized objective, and demonstrate competitive performance on a number of benchmark computer vision and NLP datasets, with a particular focus on challenging low signal-to-noise ratio problems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,フラットな極小を求めることで一般化を促進するg-tracer(geometric trace ratio)というディープラーニングアーキテクチャの最適化のための新しい正規化手法を提案する。 損失関数をトレーサで拡張することで、曲率正規化オプティマイザ(sgd-tracerやadam-tracerなど)は既存のオプティマイザの修正として実装するのが簡単になり、広範なチューニングは不要になる。 本手法は,非正規目的の局所的最小値の近傍(正規化強度に依存する)に収束し,多くのベンチマークコンピュータビジョンとnlpデータセットにおいて,特に低信号対雑音比問題への挑戦に焦点をあてた競合性能を示す。

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