論文の概要: Lai Loss: A Novel Loss for Gradient Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07884v2
• Date: Thu, 23 May 2024 19:41:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 20:17:43.065596
• Title: Lai Loss: A Novel Loss for Gradient Control
• Title（参考訳）: Lai Loss: グラディエントコントロールの新しい損失
• Authors: YuFei Lai,
• Abstract要約: ライロス」は、正規化項(特に勾配)を従来の損失関数に統合した新しい損失設計である。 この損失により、モデルの滑らかさと感度を効果的に制御できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the field of machine learning, traditional regularization methods tend to directly add regularization terms to the loss function. This paper introduces the "Lai loss", a novel loss design that integrates the regularization terms (specifically, gradients) into the traditional loss function through straightforward geometric concepts. This design penalizes the gradients with the loss itself, allowing for control of the gradients while ensuring maximum accuracy. With this loss, we can effectively control the model's smoothness and sensitivity, potentially offering the dual benefits of improving the model's generalization performance and enhancing its noise resistance on specific features. Additionally, we proposed a training method that successfully addresses the challenges in practical applications. We conducted preliminary experiments using publicly available datasets from Kaggle, demonstrating that the design of Lai loss can control the model's smoothness and sensitivity while maintaining stable model performance.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の分野では、伝統的な正規化法は損失関数に直接正規化項を追加する傾向がある。 本稿では,正規化項(特に勾配)を単純な幾何学的概念を通じて従来の損失関数に統合する新しい損失設計である「レイロス」を紹介する。 この設計は、損失自体の勾配をペナルティ化し、最大精度を確保しながら勾配の制御を可能にする。 この損失により、モデルの滑らかさと感度を効果的に制御することができ、モデルの一般化性能を改善し、特定の特徴に対する耐雑音性を高めるという2つの利点を提供する可能性がある。 さらに,本研究では,実用化における課題に対処するためのトレーニング手法を提案する。 我々はKaggleから公開されているデータセットを用いて予備実験を行い、モデル性能を維持しながら、レイ損失の設計がモデルの滑らかさと感度を制御できることを実証した。

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