論文の概要: Mitigating Gradient Overlap in Deep Residual Networks with Gradient Normalization for Improved Non-Convex Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21564v2
• Date: Wed, 13 Nov 2024 06:35:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:09:18.997576
• Title: Mitigating Gradient Overlap in Deep Residual Networks with Gradient Normalization for Improved Non-Convex Optimization
• Title（参考訳）: 改良された非凸最適化のための勾配正規化による深部残留ネットワークの勾配オーバーラップの緩和
• Authors: Juyoung Yun,
• Abstract要約: ディープラーニングにおいて、Residual Networks(ResNets)は、消滅する問題に対処する上で有効であることが証明されている。 ResNetのスキップ接続はオーバーラップし、学習した変換とスキップ接続がグラデーションで結合される。 重なりを管理する手法としてZ-score Normalization (ZNorm) を検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In deep learning, Residual Networks (ResNets) have proven effective in addressing the vanishing gradient problem, allowing for the successful training of very deep networks. However, skip connections in ResNets can lead to gradient overlap, where gradients from both the learned transformation and the skip connection combine, potentially resulting in overestimated gradients. This overestimation can cause inefficiencies in optimization, as some updates may overshoot optimal regions, affecting weight updates. To address this, we examine Z-score Normalization (ZNorm) as a technique to manage gradient overlap. ZNorm adjusts the gradient scale, standardizing gradients across layers and reducing the negative impact of overlapping gradients. Our experiments demonstrate that ZNorm improves training process, especially in non-convex optimization scenarios common in deep learning, where finding optimal solutions is challenging. These findings suggest that ZNorm can affect the gradient flow, enhancing performance in large-scale data processing where accuracy is critical.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングにおいて、Residual Networks (ResNets) は、消滅する勾配問題に対処し、非常に深いネットワークのトレーニングを成功させるのに有効であることが証明されている。 しかし、ResNetsにおけるスキップ接続は、学習された変換とスキップ接続の両方からの勾配が組み合わさり、過大評価された勾配をもたらす可能性がある。 この過大評価は最適化の効率を損なう可能性があり、いくつかの更新は最適な領域をオーバーシュートし、重み更新に影響する可能性がある。 そこで本稿では,Z-score Normalization (ZNorm) を勾配重なりの管理手法として検討する。 ZNormは勾配スケールを調整し、層間の勾配を標準化し、重なり合う勾配の負の影響を減らす。 我々の実験は、ZNormがトレーニングプロセスを改善することを示し、特にディープラーニングでよく見られる非凸最適化シナリオでは、最適な解を見つけることは困難である。 これらの結果から,ZNormは勾配流に影響し,精度が重要な大規模データ処理の性能を向上させることが示唆された。

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