論文の概要: Compelling ReLU Network Initialization and Training to Leverage Exponential Scaling with Depth

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18022v3
• Date: Sat, 1 Jun 2024 23:19:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 20:11:43.087533
• Title: Compelling ReLU Network Initialization and Training to Leverage Exponential Scaling with Depth
• Title（参考訳）: ReLUネットワークの初期化と深度による指数スケーリングの活用
• Authors: Max Milkert, David Hyde, Forrest Laine,
• Abstract要約: ReLUアクティベーションを持つニューラルネットワークは、断片的線形関数の合成と見なすことができる。 本稿では,ネットワークに多数のアクティベーションパターンを指数関数的に表示させる新たなトレーニング戦略を提案する。 このアプローチにより、無作為な1次元関数よりも数桁精度の高い凸関数の近似を学習することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7205106391379021
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: A neural network with ReLU activations may be viewed as a composition of piecewise linear functions. For such networks, the number of distinct linear regions expressed over the input domain has the potential to scale exponentially with depth, but it is not expected to do so when the initial parameters are chosen randomly. This poor scaling can necessitate the use of overly large models to approximate even simple functions. To address this issue, we introduce a novel training strategy: we first reparameterize the network weights in a manner that forces the network to display a number of activation patterns exponential in depth. Training first on our derived parameters provides an initial solution that can later be refined by directly updating the underlying model weights. This approach allows us to learn approximations of convex, one-dimensional functions that are several orders of magnitude more accurate than their randomly initialized counterparts.
• Abstract（参考訳）: ReLUアクティベーションを持つニューラルネットワークは、断片的線形関数の合成と見なすことができる。 このようなネットワークに対して、入力領域上で表現される異なる線形領域の数は、指数関数的に深さにスケールする可能性があるが、初期パラメータがランダムに選択された場合、それは期待できない。 この貧弱なスケーリングは、単純な関数を近似するために、過度に大きなモデルを使う必要がある。 この問題に対処するために、我々はまずネットワークの重みをパラメータ化し、ネットワークに多くの活性化パターンを指数関数的に表示させる新しいトレーニング戦略を導入する。 導出したパラメータをトレーニングすることで、基礎となるモデルの重みを直接更新することで、後から改善できる最初のソリューションを提供します。 このアプローチにより、ランダムに初期化された関数よりも数桁精度の高い凸1次元関数の近似を学習することができる。

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