論文の概要: Enhancing Deep Learning with Optimized Gradient Descent: Bridging Numerical Methods and Neural Network Training
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04707v1
- Date: Sat, 7 Sep 2024 04:37:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-10 21:01:36.933990
- Title: Enhancing Deep Learning with Optimized Gradient Descent: Bridging Numerical Methods and Neural Network Training
- Title（参考訳）: 最適化されたグラディエントDescentによるディープラーニングの強化:ブリッジング数値法とニューラルネットワークトレーニング
- Authors: Yuhan Ma, Dan Sun, Erdi Gao, Ningjing Sang, Iris Li, Guanming Huang,
- Abstract要約: 本稿では,最適化理論とディープラーニングの関係について考察する。
ニューラルネットワークの基盤となる変種を強調して、降下アルゴリズムの強化を導入する。
多様なディープラーニングタスクに関する実験は、改良されたアルゴリズムの有効性を裏付けるものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.036651088217486416
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Optimization theory serves as a pivotal scientific instrument for achieving optimal system performance, with its origins in economic applications to identify the best investment strategies for maximizing benefits. Over the centuries, from the geometric inquiries of ancient Greece to the calculus contributions by Newton and Leibniz, optimization theory has significantly advanced. The persistent work of scientists like Lagrange, Cauchy, and von Neumann has fortified its progress. The modern era has seen an unprecedented expansion of optimization theory applications, particularly with the growth of computer science, enabling more sophisticated computational practices and widespread utilization across engineering, decision analysis, and operations research. This paper delves into the profound relationship between optimization theory and deep learning, highlighting the omnipresence of optimization problems in the latter. We explore the gradient descent algorithm and its variants, which are the cornerstone of optimizing neural networks. The chapter introduces an enhancement to the SGD optimizer, drawing inspiration from numerical optimization methods, aiming to enhance interpretability and accuracy. Our experiments on diverse deep learning tasks substantiate the improved algorithm's efficacy. The paper concludes by emphasizing the continuous development of optimization theory and its expanding role in solving intricate problems, enhancing computational capabilities, and informing better policy decisions.
- Abstract（参考訳）: 最適化理論は最適なシステム性能を達成するための重要な科学的手段であり、その起源は利益を最大化するための最良の投資戦略を特定するための経済応用である。
何世紀にもわたって、古代ギリシアの幾何学的探究からニュートンとライプニッツの計算学への貢献に至るまで、最適化理論は著しく進歩してきた。
ラグランジュ、コーシー、フォン・ノイマンといった科学者の永続的な研究は、その進歩を固めた。
現代では最適化理論の応用が前例のない拡張を遂げており、特にコンピュータ科学が発展し、より洗練された計算の実践と工学、意思決定、オペレーション研究の幅広い利用が可能になった。
本稿では,最適化理論と深層学習の深い関係を考察し,後者における最適化問題の正当性を強調した。
ニューラルネットワークの最適化の基礎となる勾配降下アルゴリズムとその変種について検討する。
この章では、数値最適化手法からインスピレーションを得て、SGDオプティマイザを強化し、解釈可能性と精度を向上させることを目的としている。
多様なディープラーニングタスクに関する実験は、改良されたアルゴリズムの有効性を裏付けるものである。
この論文は、最適化理論の継続的な発展と、複雑な問題の解決、計算能力の向上、より良い政策決定の達成におけるその役割を強調することによって締めくくられる。
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