論文の概要: Review Non-convex Optimization Method for Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02017v1
• Date: Wed, 2 Oct 2024 20:34:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 09:34:57.618019
• Title: Review Non-convex Optimization Method for Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習のための非凸最適化手法の見直し
• Authors: Greg B Fotopoulos, Paul Popovich, Nicholas Hall Papadopoulos,
• Abstract要約: 非局所最適化は、特にディープニューラルネットワークやサドルマシンのような複雑なモデルにおいて、機械学習を進める上で重要なツールである。 機械学習における非局所最適化手法と非局所最適化の応用について検討する。
• 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: Non-convex optimization is a critical tool in advancing machine learning, especially for complex models like deep neural networks and support vector machines. Despite challenges such as multiple local minima and saddle points, non-convex techniques offer various pathways to reduce computational costs. These include promoting sparsity through regularization, efficiently escaping saddle points, and employing subsampling and approximation strategies like stochastic gradient descent. Additionally, non-convex methods enable model pruning and compression, which reduce the size of models while maintaining performance. By focusing on good local minima instead of exact global minima, non-convex optimization ensures competitive accuracy with faster convergence and lower computational overhead. This paper examines the key methods and applications of non-convex optimization in machine learning, exploring how it can lower computation costs while enhancing model performance. Furthermore, it outlines future research directions and challenges, including scalability and generalization, that will shape the next phase of non-convex optimization in machine learning.
• Abstract（参考訳）: 非凸最適化は、特にディープニューラルネットワークやサポートベクターマシンのような複雑なモデルにおいて、機械学習を進める上で重要なツールである。 複数の局所小数点やサドルポイントといった課題にもかかわらず、非凸技術は計算コストを減らすための様々な経路を提供する。 これらの中には、正規化によるスパーシリティの促進、サドルポイントの効率的なエスケープ、確率勾配降下のようなサブサンプリングと近似戦略の採用などが含まれる。 さらに、非凸法はモデルプルーニングと圧縮を可能にし、性能を維持しながらモデルのサイズを小さくする。 正確なグローバルなミニマではなく、良い局所ミニマに焦点を当てることで、非凸最適化はより高速な収束と計算オーバーヘッドの低減による競合精度を保証する。 本稿では,機械学習における非凸最適化の鍵となる手法と応用について検討し,モデル性能を向上しながら計算コストを下げる方法について検討する。 さらに、拡張性と一般化を含む将来の研究の方向性と課題を概説し、機械学習における非凸最適化の次のフェーズを形成する。

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