論文の概要: Stable Nonconvex-Nonconcave Training via Linear Interpolation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13459v1
• Date: Fri, 20 Oct 2023 12:45:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 22:52:19.586526
• Title: Stable Nonconvex-Nonconcave Training via Linear Interpolation
• Title（参考訳）: 線形補間による安定な非凸非凹トレーニング
• Authors: Thomas Pethick, Wanyun Xie, Volkan Cevher
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークトレーニングを安定化(大規模)するための原理的手法として,線形アヘッドの理論解析を提案する。 最適化過程の不安定性は、しばしば損失ランドスケープの非単調性によって引き起こされるものであり、非拡張作用素の理論を活用することによって線型性がいかに役立つかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.06971354141625
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a theoretical analysis of linear interpolation as a principled method for stabilizing (large-scale) neural network training. We argue that instabilities in the optimization process are often caused by the nonmonotonicity of the loss landscape and show how linear interpolation can help by leveraging the theory of nonexpansive operators. We construct a new optimization scheme called relaxed approximate proximal point (RAPP), which is the first explicit method to achieve last iterate convergence rates for the full range of cohypomonotone problems. The construction extends to constrained and regularized settings. By replacing the inner optimizer in RAPP we rediscover the family of Lookahead algorithms for which we establish convergence in cohypomonotone problems even when the base optimizer is taken to be gradient descent ascent. The range of cohypomonotone problems in which Lookahead converges is further expanded by exploiting that Lookahead inherits the properties of the base optimizer. We corroborate the results with experiments on generative adversarial networks which demonstrates the benefits of the linear interpolation present in both RAPP and Lookahead.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,線形補間理論をニューラルネットワークトレーニングの安定化(大規模)のための原理的手法として提案する。 最適化過程の不安定性はロスランドスケープの非単調性によってしばしば引き起こされ、線形補間が非拡大作用素の理論を活用してどのように役立つかを示す。 我々は,コヒポモノトン問題に対する最後の反復収束率を達成するための最初の明示的手法である緩和近似近位点(RAPP)と呼ばれる新しい最適化手法を構築した。 構成は制約付きおよび規則化された設定にまで拡張される。 RAPPにおける内部オプティマイザを置き換えることで、基底オプティマイザが勾配勾配勾配の上昇であるとしても、コヒポモノトン問題の収束を確立するLookaheadアルゴリズムの族を再発見する。 lookaheadが収束するコヒポモノトン問題の範囲は、lookaheadがベースオプティマイザの特性を継承することを利用してさらに拡大される。 RAPPとLookaheadの両方に存在する線形補間による利点を実証する、生成的対向ネットワークの実験で結果を裏付ける。

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