論文の概要: MetaOptimize: A Framework for Optimizing Step Sizes and Other Meta-parameters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02342v3
- Date: Thu, 23 May 2024 22:02:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-27 23:16:57.550021
- Title: MetaOptimize: A Framework for Optimizing Step Sizes and Other Meta-parameters
- Title（参考訳）: MetaOptimize: ステップサイズや他のメタパラメータを最適化するためのフレームワーク
- Authors: Arsalan Sharifnassab, Saber Salehkaleybar, Richard Sutton,
- Abstract要約: 本稿ではメタファクタを動的に調整するメタフレームワークについて紹介する。
より具体的には、Metaは任意の一階最適化アルゴリズムをラップし、特定の形態の後悔を最小限に抑えるために、ステップサイズの調整をオンザフライで行うことができる。
また、複数の最適化アルゴリズムへの適応性とともに、手作り学習率の最高のスケジュールに匹敵する性能を示すメタの低複雑性な変種も導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.110978727364397
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper addresses the challenge of optimizing meta-parameters (i.e., hyperparameters) in machine learning algorithms, a critical factor influencing training efficiency and model performance. Moving away from the computationally expensive traditional meta-parameter search methods, we introduce MetaOptimize framework that dynamically adjusts meta-parameters, particularly step sizes (also known as learning rates), during training. More specifically, MetaOptimize can wrap around any first-order optimization algorithm, tuning step sizes on the fly to minimize a specific form of regret that accounts for long-term effect of step sizes on training, through a discounted sum of future losses. We also introduce low complexity variants of MetaOptimize that, in conjunction with its adaptability to multiple optimization algorithms, demonstrate performance competitive to those of best hand-crafted learning rate schedules across various machine learning applications.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習アルゴリズムにおけるメタパラメータ(ハイパーパラメータ)の最適化という課題に対処する。
計算コストのかかる従来のメタパラメータ探索手法から離れ、トレーニング中にメタパラメータ、特にステップサイズ(学習率)を動的に調整するメタ最適化フレームワークを導入する。
より具体的に言えば、MetaOptimizeは任意の一階最適化アルゴリズムをラップし、ステップサイズを調整して、将来の損失の割引によって、トレーニングにおけるステップサイズが長期的な影響を考慮に入れている後悔の特定の形態を最小化することができる。
また,MetaOptimizeの低複雑性な変種を導入し,複数の最適化アルゴリズムへの適応性とともに,さまざまな機械学習アプリケーションにまたがる手作り学習率の最高のスケジュールに匹敵する性能を示す。
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