論文の概要: Super Level Sets and Exponential Decay: A Synergistic Approach to Stable Neural Network Training
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16769v1
- Date: Wed, 25 Sep 2024 09:27:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-27 04:40:43.975250
- Title: Super Level Sets and Exponential Decay: A Synergistic Approach to Stable Neural Network Training
- Title（参考訳）: 超レベルセットと指数減少:安定ニューラルネットワークトレーニングにおける相乗的アプローチ
- Authors: Jatin Chaudhary, Dipak Nidhi, Jukka Heikkonen, Haari Merisaari, Rajiv Kanth,
- Abstract要約: 指数減衰と高度な反オーバーフィッティング戦略を統合する動的学習率アルゴリズムを開発した。
適応学習率の影響を受けて、損失関数の超レベル集合が常に連結であることを証明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The objective of this paper is to enhance the optimization process for neural networks by developing a dynamic learning rate algorithm that effectively integrates exponential decay and advanced anti-overfitting strategies. Our primary contribution is the establishment of a theoretical framework where we demonstrate that the optimization landscape, under the influence of our algorithm, exhibits unique stability characteristics defined by Lyapunov stability principles. Specifically, we prove that the superlevel sets of the loss function, as influenced by our adaptive learning rate, are always connected, ensuring consistent training dynamics. Furthermore, we establish the "equiconnectedness" property of these superlevel sets, which maintains uniform stability across varying training conditions and epochs. This paper contributes to the theoretical understanding of dynamic learning rate mechanisms in neural networks and also pave the way for the development of more efficient and reliable neural optimization techniques. This study intends to formalize and validate the equiconnectedness of loss function as superlevel sets in the context of neural network training, opening newer avenues for future research in adaptive machine learning algorithms. We leverage previous theoretical discoveries to propose training mechanisms that can effectively handle complex and high-dimensional data landscapes, particularly in applications requiring high precision and reliability.
- Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,指数減衰と高度な反オーバーフィッティング戦略を効果的に統合する動的学習率アルゴリズムを開発することにより,ニューラルネットワークの最適化プロセスを強化することである。
我々の主な貢献は、最適化景観が、我々のアルゴリズムの影響下で、リアプノフの安定性原理によって定義された一意的な安定性特性を示すことを示す理論的枠組みの確立である。
具体的には、適応学習率の影響を受けて、損失関数の超レベル集合が常に接続され、一貫したトレーニングダイナミクスが保証されることを示す。
さらに、これらの超レベル集合の「等価性」特性を確立し、様々な訓練条件とエポックの均一な安定性を維持する。
本稿では,ニューラルネットワークにおける動的学習速度機構の理論的理解と,より効率的で信頼性の高いニューラルネットワーク最適化手法の開発に寄与する。
本研究は、ニューラルネットワークトレーニングの文脈において、損失関数の同結合性を超レベル集合として形式化し、検証することを目的としており、適応機械学習アルゴリズムにおける今後の研究への新たな道を開く。
我々は、特に高精度で信頼性の高いアプリケーションにおいて、複雑なデータランドスケープと高次元データランドスケープを効果的に扱うことができるトレーニングメカニズムを提案するために、過去の理論的発見を活用している。
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