Fugu-MT 論文翻訳(概要): Data-induced multiscale losses and efficient multirate gradient descent schemes

論文の概要: Data-induced multiscale losses and efficient multirate gradient descent schemes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03021v1
Date: Mon, 5 Feb 2024 14:00:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-06 15:41:48.805656
Title: Data-induced multiscale losses and efficient multirate gradient descent schemes
Title（参考訳）: データ誘起マルチスケール損失と高効率マルチレート勾配降下スキーム
Authors: Juncai He, Liangchen Liu, and Yen-Hsi (Richard) Tsai
Abstract要約: 本稿では、データから得られた勾配やヘッセンを含む、損失景観におけるマルチスケール構造を明らかにする。これは、科学計算で使われるマルチスケールアルゴリズムからインスピレーションを得た、新しい勾配降下法を導入している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.299435779277399
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper investigates the impact of multiscale data on machine learning algorithms, particularly in the context of deep learning. A dataset is multiscale if its distribution shows large variations in scale across different directions. This paper reveals multiscale structures in the loss landscape, including its gradients and Hessians inherited from the data. Correspondingly, it introduces a novel gradient descent approach, drawing inspiration from multiscale algorithms used in scientific computing. This approach seeks to transcend empirical learning rate selection, offering a more systematic, data-informed strategy to enhance training efficiency, especially in the later stages.
Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習アルゴリズム,特にディープラーニングの文脈におけるマルチスケールデータの影響について検討する。データセットは、その分布が異なる方向にわたるスケールの大きなバリエーションを示す場合、マルチスケールである。本稿では,データから受け継いだ勾配やヘシアンを含む,損失景観の多スケール構造について述べる。それに対応するために、科学計算で使われるマルチスケールアルゴリズムからインスピレーションを得て、新しい勾配降下アプローチを導入する。このアプローチは経験的学習率の選択を超越し、特に後期のトレーニング効率を高めるために、より体系的なデータインフォームド戦略を提供する。

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