論文の概要: Learning a Sparse Neural Network using IHT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18414v1
- Date: Mon, 29 Apr 2024 04:10:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-30 14:46:41.764754
- Title: Learning a Sparse Neural Network using IHT
- Title（参考訳）: IHTを用いたスパースニューラルネットワークの学習
- Authors: Saeed Damadi, Soroush Zolfaghari, Mahdi Rezaie, Jinglai Shen,
- Abstract要約: 本稿では、高度なスパース最適化の分野、特に非線形微分可能関数に対処する分野の成果に依拠する。
NNのトレーニングの計算能力が増大するにつれて、モデルがより多くのパラメータで複雑になる。
本稿では,ニューラルネットワーク(NN)トレーニングの領域において,そのような収束の理論的前提が適用可能であるかを検討することを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.124958340749622
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The core of a good model is in its ability to focus only on important information that reflects the basic patterns and consistencies, thus pulling out a clear, noise-free signal from the dataset. This necessitates using a simplified model defined by fewer parameters. The importance of theoretical foundations becomes clear in this context, as this paper relies on established results from the domain of advanced sparse optimization, particularly those addressing nonlinear differentiable functions. The need for such theoretical foundations is further highlighted by the trend that as computational power for training NNs increases, so does the complexity of the models in terms of a higher number of parameters. In practical scenarios, these large models are often simplified to more manageable versions with fewer parameters. Understanding why these simplified models with less number of parameters remain effective raises a crucial question. Understanding why these simplified models with fewer parameters remain effective raises an important question. This leads to the broader question of whether there is a theoretical framework that can clearly explain these empirical observations. Recent developments, such as establishing necessary conditions for the convergence of iterative hard thresholding (IHT) to a sparse local minimum (a sparse method analogous to gradient descent) are promising. The remarkable capacity of the IHT algorithm to accurately identify and learn the locations of nonzero parameters underscores its practical effectiveness and utility. This paper aims to investigate whether the theoretical prerequisites for such convergence are applicable in the realm of neural network (NN) training by providing justification for all the necessary conditions for convergence. Then, these conditions are validated by experiments on a single-layer NN, using the IRIS dataset as a testbed.
- Abstract（参考訳）: 優れたモデルのコアとなるのは、基本的なパターンとコンピテンシーを反映した重要な情報のみに焦点を当て、データセットから明確なノイズのない信号を取り出す能力である。
これは、より少ないパラメータで定義された単純化されたモデルを使用する必要がある。
この文脈において理論基盤の重要性は明らかとなり、この論文は高度なスパース最適化の領域、特に非線形微分可能関数に対処する領域からの確立された結果に依存している。
このような理論基盤の必要性は、NNの訓練のための計算能力が増大するにつれて、より高いパラメータ数のモデルが複雑化する傾向によってさらに強調される。
現実的なシナリオでは、これらの大きなモデルは、より少ないパラメータを持つより管理しやすいバージョンに単純化されることが多い。
パラメータ数が少ないこれらの単純化されたモデルが有効である理由を理解することは、決定的な疑問を提起する。
パラメータの少ないこれらの単純化されたモデルが有効である理由を理解することは、重要な疑問を提起する。
このことは、これらの経験的観察を明確に説明できる理論的な枠組みが存在するかどうかというより広い疑問につながります。
繰り返し硬度閾値(IHT)の局所的最小値(勾配降下に類似したスパース法)への収束に必要な条件の確立など,近年の進展が期待できる。
非ゼロパラメータの位置を正確に識別し、学習するIHTアルゴリズムの顕著な能力は、その実用性と有用性を示している。
本稿では, ニューラルネットワーク(NN)トレーニングの領域において, 収束に必要な条件をすべて正当化することで, 収束の理論的前提が適用可能であるかを検討することを目的とする。
そして、これらの条件は、IRISデータセットをテストベッドとして、単層NNの実験によって検証される。
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