論文の概要: Gradient Descent Efficiency Index

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19448v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 10:22:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:37:12.612066
• Title: Gradient Descent Efficiency Index
• Title（参考訳）: Gradient Descent efficiency Index
• Authors: Aviral Dhingra,
• Abstract要約: 本研究では,各イテレーションの有効性を定量化するために,新しい効率指標Ekを導入する。 提案した測定基準は、誤差の相対的変化と繰り返し間の損失関数の安定性の両方を考慮に入れている。 Ekは、機械学習アプリケーションにおける最適化アルゴリズムの選択とチューニングにおいて、より詳細な決定を導く可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Gradient descent is a widely used iterative algorithm for finding local minima in multivariate functions. However, the final iterations often either overshoot the minima or make minimal progress, making it challenging to determine an optimal stopping point. This study introduces a new efficiency metric, Ek, designed to quantify the effectiveness of each iteration. The proposed metric accounts for both the relative change in error and the stability of the loss function across iterations. This measure is particularly valuable in resource-constrained environments, where costs are closely tied to training time. Experimental validation across multiple datasets and models demonstrates that Ek provides valuable insights into the convergence behavior of gradient descent, complementing traditional performance metrics. The index has the potential to guide more informed decisions in the selection and tuning of optimization algorithms in machine learning applications and be used to compare the "effectiveness" of models relative to each other.
• Abstract（参考訳）: 勾配降下は多変量関数の局所最小値を求めるために広く用いられている反復アルゴリズムである。 しかし、最終的なイテレーションは、しばしばミニマをオーバーシュートするか、最小限の進捗を達成し、最適な停止点を決定するのが困難になる。 本研究では,各イテレーションの有効性を定量化するために,新しい効率指標Ekを導入する。 提案した測定基準は、誤差の相対的変化と繰り返し間の損失関数の安定性の両方を考慮に入れている。 この指標は、コストがトレーニング時間と密接に結びついているリソース制約のある環境において特に有用である。 複数のデータセットとモデルにわたる実験的検証は、Ekが勾配降下の収束挙動に関する貴重な洞察を提供し、従来のパフォーマンス指標を補完することを示している。 このインデックスは、機械学習アプリケーションにおける最適化アルゴリズムの選択とチューニングにおいてより深い決定を導き、互いに相対するモデルの「有効性」を比較するために使用される可能性がある。

関連論文リスト

• Unlearning as multi-task optimization: A normalized gradient difference approach with an adaptive learning rate [105.86576388991713]
  正規化勾配差(NGDiff)アルゴリズムを導入し、目的間のトレードオフをよりよく制御できるようにする。 本研究では,TOFUおよびMUSEデータセットにおける最先端の未学習手法において,NGDiffの優れた性能を実証的に実証し,理論的解析を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T14:41:44Z)
• FLOPS: Forward Learning with OPtimal Sampling [1.694989793927645]
  勾配に基づく計算手法は、最近、クエリとも呼ばれる前方通過のみによる学習に焦点が当てられている。 従来の前方学習はモンテカルロサンプリングによる正確な勾配推定のために各データポイントで膨大なクエリを消費する。 本稿では,評価精度と計算効率のバランスを良くするために,訓練中の各データに対して最適なクエリ数を割り当てることを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T12:16:12Z)
• An Effective Dynamic Gradient Calibration Method for Continual Learning [11.555822066922508]
  継続的学習(CL)は機械学習の基本的なトピックであり、目標は連続的なデータとタスクでモデルをトレーニングすることだ。 メモリ制限のため、すべての履歴データを保存できないため、破滅的な忘れの問題に直面します。 モデルの各更新ステップの勾配をキャリブレーションする有効なアルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-30T16:30:09Z)
• Hessian Aware Low-Rank Perturbation for Order-Robust Continual Learning [19.850893012601638]
  連続学習は、前のタスクから得た知識を忘れずに、一連のタスクを逐次学習することを目的としている。 本稿では,Hessian Aware Low-Rank Perturbationアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-26T01:44:01Z)
• Scalable Bayesian Meta-Learning through Generalized Implicit Gradients [64.21628447579772]
  Inlicit Bayesian Meta-learning (iBaML) 法は、学習可能な事前のスコープを広げるだけでなく、関連する不確実性も定量化する。 解析誤差境界は、明示的よりも一般化された暗黙的勾配の精度と効率を示すために確立される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-31T02:10:30Z)
• Efficient Meta-Learning for Continual Learning with Taylor Expansion Approximation [2.28438857884398]
  連続学習は、非定常分布下で連続的なタスクを処理する際の破滅的な忘れを緩和することを目的としている。 本稿では,オンライン連続学習問題を解決するためのメタ学習アルゴリズムを提案する。 提案手法は, 最先端手法と比較して, 高い性能, 高い効率を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-03T04:57:05Z)
• Improved Algorithms for Neural Active Learning [74.89097665112621]
  非パラメトリックストリーミング設定のためのニューラルネットワーク(NN)ベースの能動学習アルゴリズムの理論的および経験的性能を改善する。 本研究では,SOTA(State-of-the-art (State-the-art)) 関連研究で使用されるものよりも,アクティブラーニングに適する人口減少を最小化することにより,2つの後悔の指標を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-02T05:03:38Z)
• Simple Stochastic and Online Gradient DescentAlgorithms for Pairwise Learning [65.54757265434465]
  ペアワイズ学習(Pairwise learning)とは、損失関数がペアインスタンスに依存するタスクをいう。 オンライン降下(OGD)は、ペアワイズ学習でストリーミングデータを処理する一般的なアプローチである。 本稿では,ペアワイズ学習のための手法について,シンプルでオンラインな下降を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-23T18:10:48Z)
• Differentiable Annealed Importance Sampling and the Perils of Gradient Noise [68.44523807580438]
  Annealed importance sample (AIS) と関連するアルゴリズムは、限界推定のための非常に効果的なツールである。 差別性は、目的として限界確率を最適化する可能性を認めるため、望ましい性質である。 我々はメトロポリス・ハスティングスのステップを放棄して微分可能アルゴリズムを提案し、ミニバッチ計算をさらに解き放つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-21T17:10:14Z)
• MetricOpt: Learning to Optimize Black-Box Evaluation Metrics [21.608384691401238]
  誤分類率やリコールなどのタスク評価指標を任意に最適化する問題について検討する。 MetricOptと呼ばれる私たちの方法は、ターゲットメトリックの計算詳細が不明なブラックボックス設定で動作します。 我々は、コンパクトなタスク固有のモデルパラメータを計量観測にマップする微分可能値関数を学習することでこれを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-21T16:50:01Z)
• Extrapolation for Large-batch Training in Deep Learning [72.61259487233214]
  我々は、バリエーションのホストが、我々が提案する統一されたフレームワークでカバー可能であることを示す。 本稿では,この手法の収束性を証明し,ResNet,LSTM,Transformer上での経験的性能を厳格に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-10T08:22:41Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。