論文の概要: A Comprehensive Framework for Analyzing the Convergence of Adam: Bridging the Gap with SGD

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04458v3
• Date: Fri, 13 Dec 2024 01:58:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:00:00.933636
• Title: A Comprehensive Framework for Analyzing the Convergence of Adam: Bridging the Gap with SGD
• Title（参考訳）: アダムの収束度を総合的に分析するフレームワーク:SGDでギャップを埋める
• Authors: Ruinan Jin, Xiao Li, Yaoliang Yu, Baoxiang Wang,
• Abstract要約: 本稿では,Adamの収束特性を解析するための,新しい包括的枠組みを提案する。 我々は、アダムが漸近的でない複雑性サンプルを勾配降下の値と類似して得ることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.905886549938305
• License:
• Abstract: Adaptive Moment Estimation (Adam) is a cornerstone optimization algorithm in deep learning, widely recognized for its flexibility with adaptive learning rates and efficiency in handling large-scale data. However, despite its practical success, the theoretical understanding of Adam's convergence has been constrained by stringent assumptions, such as almost surely bounded stochastic gradients or uniformly bounded gradients, which are more restrictive than those typically required for analyzing stochastic gradient descent (SGD). In this paper, we introduce a novel and comprehensive framework for analyzing the convergence properties of Adam. This framework offers a versatile approach to establishing Adam's convergence. Specifically, we prove that Adam achieves asymptotic (last iterate sense) convergence in both the almost sure sense and the \(L_1\) sense under the relaxed assumptions typically used for SGD, namely \(L\)-smoothness and the ABC inequality. Meanwhile, under the same assumptions, we show that Adam attains non-asymptotic sample complexity bounds similar to those of SGD.
• Abstract（参考訳）: アダプティブモーメント推定(アダプティブモーメント推定、Adaptive Moment Estimation、Adam)は、大規模データの処理において、適応的な学習率と効率性を備えた、ディープラーニングの基盤となる最適化アルゴリズムである。 しかし、その実際的な成功にもかかわらず、アダムの収束の理論的理解は、ほぼ確実に有界な確率勾配や一様有界な勾配といった厳密な仮定によって制限されており、これは確率勾配勾配(SGD)の分析に通常必要とされるものよりも制限的である。 本稿では,Adamの収束特性を解析するための,新しい包括的枠組みを提案する。 このフレームワークはアダムの収束を確立するための汎用的なアプローチを提供する。 具体的には、Adam がほぼ確実な意味で漸近的(最後の反復感覚)収束と、SGD によく用いられる緩和された仮定、すなわち \(L\)-滑らかさと ABC の不等式の下での \(L_1\) 感覚の両方を達成することを証明している。 一方、同じ仮定の下で、AdamはSGDと似た非漸近的なサンプル複雑性を持つことを示す。

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