論文の概要: Robust Weight Initialization for Tanh Neural Networks with Fixed Point Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02242v1
• Date: Thu, 3 Oct 2024 06:30:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 07:46:05.669343
• Title: Robust Weight Initialization for Tanh Neural Networks with Fixed Point Analysis
• Title（参考訳）: 固定点解析によるタンニューラルネットのロバストウェイト初期化
• Authors: Hyunwoo Lee, Hayoung Choi, Hyunju Kim,
• Abstract要約: 提案手法は既存手法よりもネットワークサイズの変化に頑健である。 物理インフォームドニューラルネットワークに適用すると、ネットワークサイズの変化に対するより高速な収束とロバスト性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.016205338484259
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As a neural network's depth increases, it can achieve strong generalization performance. Training, however, becomes challenging due to gradient issues. Theoretical research and various methods have been introduced to address this issues. However, research on weight initialization methods that can be effectively applied to tanh neural networks of varying sizes still needs to be completed. This paper presents a novel weight initialization method for Feedforward Neural Networks with tanh activation function. Based on an analysis of the fixed points of the function $\tanh(ax)$, our proposed method aims to determine values of $a$ that prevent the saturation of activations. A series of experiments on various classification datasets demonstrate that the proposed method is more robust to network size variations than the existing method. Furthermore, when applied to Physics-Informed Neural Networks, the method exhibits faster convergence and robustness to variations of the network size compared to Xavier initialization in problems of Partial Differential Equations.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークの深さが増加すると、強力な一般化性能が得られる。 しかし、グラデーションの問題により、トレーニングは困難になる。 理論的研究や様々な手法がこの問題に対処するために導入されている。 しかし、様々な大きさのタンニューラルネットに効果的に適用できる重み初期化法の研究は、まだ完了する必要がある。 本稿では,タンハアクティベーション機能を持つフィードフォワードニューラルネットワークの新しい重み初期化手法を提案する。 関数 $\tanh(ax)$ の固定点の解析に基づいて,本提案手法は,活性化の飽和を防ぐための $a$ の値を決定することを目的としている。 各種分類データセットに対する一連の実験により,提案手法は既存手法よりもネットワークサイズの変化に頑健であることが示された。 さらに、物理インフォームドニューラルネットワークに適用すると、偏微分方程式問題におけるXavier初期化と比較して、ネットワークサイズの変化に対する収束と堅牢性がより高速になる。

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