論文の概要: CoRe Optimizer: An All-in-One Solution for Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15663v2
• Date: Sun, 18 Feb 2024 00:33:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 06:25:30.250965
• Title: CoRe Optimizer: An All-in-One Solution for Machine Learning
• Title（参考訳）: CoRe Optimizer: マシンラーニングのためのオールインワンソリューション
• Authors: Marco Eckhoff and Markus Reiher
• Abstract要約: 連続レジリエント収束(CoRe)は、他の最先端の1次勾配に基づく収束アルゴリズムと比較して優れた性能を示した。 CoReは、調査されたすべてのアプリケーションにおいて、最高の、または競争的なパフォーマンスを得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The optimization algorithm and its hyperparameters can significantly affect the training speed and resulting model accuracy in machine learning applications. The wish list for an ideal optimizer includes fast and smooth convergence to low error, low computational demand, and general applicability. Our recently introduced continual resilient (CoRe) optimizer has shown superior performance compared to other state-of-the-art first-order gradient-based optimizers for training lifelong machine learning potentials. In this work we provide an extensive performance comparison of the CoRe optimizer and nine other optimization algorithms including the Adam optimizer and resilient backpropagation (RPROP) for diverse machine learning tasks. We analyze the influence of different hyperparameters and provide generally applicable values. The CoRe optimizer yields best or competitive performance in every investigated application, while only one hyperparameter needs to be changed depending on mini-batch or batch learning.
• Abstract（参考訳）: 最適化アルゴリズムとそのハイパーパラメータは、機械学習アプリケーションにおけるトレーニング速度とモデル精度に大きな影響を与える可能性がある。 理想的なオプティマイザの希望リストには、高速でスムーズな低エラー収束、低計算要求、一般応用性が含まれている。 当社が最近導入したcontinual resilient (core)オプティマイザは他の最先端の1次勾配ベースオプティマイザと比較して、生涯にわたるマシンラーニングポテンシャルをトレーニングする上で優れたパフォーマンスを示しました。 本稿では,さまざまな機械学習タスクに対して,コアオプティマイザとadamオプティマイザとresilient backpropagation(rprop)を含む9つの最適化アルゴリズムの広範なパフォーマンス比較を行う。 我々は、異なるハイパーパラメータの影響を分析し、一般に適用可能な値を提供する。 コアオプティマイザは、調査対象のアプリケーション毎に最高の性能または競合性能を提供するが、ミニバッチやバッチ学習によっては、1つのハイパーパラメータのみを変更する必要がある。

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