論文の概要: Deconstructing the Goldilocks Zone of Neural Network Initialization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03579v2
• Date: Wed, 5 Jun 2024 02:44:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 03:25:10.397835
• Title: Deconstructing the Goldilocks Zone of Neural Network Initialization
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク初期化におけるゴールディロックゾーンの分解
• Authors: Artem Vysogorets, Anna Dawid, Julia Kempe,
• Abstract要約: 等質ニューラルネットワークにおけるGoldilocksゾーンの包括的解析について述べる。 本研究では, 正曲率の過大さをモデル信頼度, 初期損失の低さ, 以前は知られていなかったクロスエントロピー損失勾配に関連付ける。 私たちは、強力なモデルパフォーマンスがGoldilocksゾーンと完全に一致していないことに気付き、この関係についてさらなる研究を要求します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.349503549199403
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The second-order properties of the training loss have a massive impact on the optimization dynamics of deep learning models. Fort & Scherlis (2019) discovered that a large excess of positive curvature and local convexity of the loss Hessian is associated with highly trainable initial points located in a region coined the "Goldilocks zone". Only a handful of subsequent studies touched upon this relationship, so it remains largely unexplained. In this paper, we present a rigorous and comprehensive analysis of the Goldilocks zone for homogeneous neural networks. In particular, we derive the fundamental condition resulting in excess of positive curvature of the loss, explaining and refining its conventionally accepted connection to the initialization norm. Further, we relate the excess of positive curvature to model confidence, low initial loss, and a previously unknown type of vanishing cross-entropy loss gradient. To understand the importance of excessive positive curvature for trainability of deep networks, we optimize fully-connected and convolutional architectures outside the Goldilocks zone and analyze the emergent behaviors. We find that strong model performance is not perfectly aligned with the Goldilocks zone, calling for further research into this relationship.
• Abstract（参考訳）: トレーニング損失の2次特性は、ディープラーニングモデルの最適化力学に大きな影響を与える。 Fort & Scherlis (2019) は、損失 Hessian の多数の正の曲率と局所凸性は、"Goldilocks zone" と呼ばれる領域にある高度に訓練可能な初期点と関連していることを示した。 その後もこの関係に触発された研究はごくわずかであり、ほとんど説明がつかないままである。 本稿では,同種ニューラルネットワークにおけるGoldilocksゾーンの厳密かつ包括的解析について述べる。 特に、損失の正の曲率を超越した基本条件を導出し、従来受け入れられていた初期化ノルムへの接続を説明する。 さらに, 正曲率の過大さをモデル信頼度, 初期損失の低さ, 以前は知られていなかったクロスエントロピー損失勾配に関連付ける。 深層ネットワークのトレーニング性に対する過剰な正曲率の重要性を理解するため,Goldilocksゾーン外の完全連結・畳み込みアーキテクチャを最適化し,創発的挙動を解析した。 私たちは、強力なモデルパフォーマンスがGoldilocksゾーンと完全に一致していないことに気付き、この関係についてさらなる研究を要求します。

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