論文の概要: WarpAdam: A new Adam optimizer based on Meta-Learning approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04244v1
- Date: Fri, 6 Sep 2024 12:51:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-09 15:44:50.431978
- Title: WarpAdam: A new Adam optimizer based on Meta-Learning approach
- Title（参考訳）: WarpAdam: Meta-Learningアプローチに基づいた新しいAdamオプティマイザ
- Authors: Chengxi Pan, Junshang Chen, Jingrui Ye,
- Abstract要約: 本研究ではメタラーニングからAdamへの'ウォード勾配下降'の概念を融合させる革新的なアプローチを紹介する。
適応行列 P 内に学習可能な歪み行列 P を導入することにより,多様なデータ分布にまたがるモデルの能力を高めることを目指す。
本研究は,理論的洞察と実証的評価を通じて,この新たなアプローチの可能性を示すものである。
- 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: Optimal selection of optimization algorithms is crucial for training deep learning models. The Adam optimizer has gained significant attention due to its efficiency and wide applicability. However, to enhance the adaptability of optimizers across diverse datasets, we propose an innovative optimization strategy by integrating the 'warped gradient descend'concept from Meta Learning into the Adam optimizer. In the conventional Adam optimizer, gradients are utilized to compute estimates of gradient mean and variance, subsequently updating model parameters. Our approach introduces a learnable distortion matrix, denoted as P, which is employed for linearly transforming gradients. This transformation slightly adjusts gradients during each iteration, enabling the optimizer to better adapt to distinct dataset characteristics. By learning an appropriate distortion matrix P, our method aims to adaptively adjust gradient information across different data distributions, thereby enhancing optimization performance. Our research showcases the potential of this novel approach through theoretical insights and empirical evaluations. Experimental results across various tasks and datasets validate the superiority of our optimizer that integrates the 'warped gradient descend' concept in terms of adaptability. Furthermore, we explore effective strategies for training the adaptation matrix P and identify scenarios where this method can yield optimal results. In summary, this study introduces an innovative approach that merges the 'warped gradient descend' concept from Meta Learning with the Adam optimizer. By introducing a learnable distortion matrix P within the optimizer, we aim to enhance the model's generalization capability across diverse data distributions, thus opening up new possibilities in the field of deep learning optimization.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルのトレーニングには最適化アルゴリズムの最適選択が不可欠である。
アダム・オプティマイザはその効率と幅広い適用性のために大きな注目を集めている。
しかし、多様なデータセットにまたがる最適化の適応性を高めるため、メタラーの「ワープ勾配降下」概念をアダム最適化器に組み込むことにより、革新的な最適化戦略を提案する。従来のアダム最適化器では、勾配平均と分散の見積を計算し、モデルパラメータを更新するためにグラデーションを利用する。本手法では、線形変換勾配に使用されるPと呼ばれる学習可能な歪み行列を導入する。この変換は、各イテレーション中の勾配をわずかに調整し、最適な歪み行列Pを学習することにより、異なるデータ分布にまたがる勾配情報を適応させ、最適化性能を向上させることを目的としている。
さらに,適応行列Pを学習するための効果的な戦略を検討し,本手法が最適な結果をもたらすシナリオを特定する。
結論として,メタラーニングとアダム・オプティマイザの‘ワープ勾配’の概念を融合させる,革新的なアプローチを提案する。
学習可能な歪み行列Pをオプティマイザ内に導入することにより,多種多様なデータ分布にまたがるモデルの一般化能力を向上し,ディープラーニング最適化の分野における新たな可能性を開くことを目指す。
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