論文の概要: CaAdam: Improving Adam optimizer using connection aware methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.24216v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 17:59:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:00:52.262051
• Title: CaAdam: Improving Adam optimizer using connection aware methods
• Title（参考訳）: CaAdam: 接続認識方式によるAdamオプティマイザの改善
• Authors: Remi Genet, Hugo Inzirillo,
• Abstract要約: 我々はAdamにインスパイアされた新しい手法を導入し、収束速度を高め、損失関数の最小化を実現する。 Adamを含む従来のプロキシは、アーキテクチャの詳細を考慮せずに、ニューラルネットワーク全体で均一またはグローバルに調整された学習率を適用している。 我々のアルゴリズムであるCaAdamは、アーキテクチャ情報を慎重に設計することで、接続対応の最適化を導入することで、見落としている領域を探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We introduce a new method inspired by Adam that enhances convergence speed and achieves better loss function minima. Traditional optimizers, including Adam, apply uniform or globally adjusted learning rates across neural networks without considering their architectural specifics. This architecture-agnostic approach is deeply embedded in most deep learning frameworks, where optimizers are implemented as standalone modules without direct access to the network's structural information. For instance, in popular frameworks like Keras or PyTorch, optimizers operate solely on gradients and parameters, without knowledge of layer connectivity or network topology. Our algorithm, CaAdam, explores this overlooked area by introducing connection-aware optimization through carefully designed proxies of architectural information. We propose multiple scaling methodologies that dynamically adjust learning rates based on easily accessible structural properties such as layer depth, connection counts, and gradient distributions. This approach enables more granular optimization while working within the constraints of current deep learning frameworks. Empirical evaluations on standard datasets (e.g., CIFAR-10, Fashion MNIST) show that our method consistently achieves faster convergence and higher accuracy compared to standard Adam optimizer, demonstrating the potential benefits of incorporating architectural awareness in optimization strategies.
• Abstract（参考訳）: 我々はAdamにインスパイアされた新しい手法を導入し、収束速度を高め、損失関数の最小化を実現する。 Adamを含む従来のオプティマイザは、アーキテクチャの詳細を考慮せずに、ニューラルネットワーク全体にわたって均一またはグローバルに調整された学習率を適用している。 このアーキテクチャに依存しないアプローチは、ほとんどのディープラーニングフレームワークに深く浸透しており、オプティマイザは、ネットワークの構造情報に直接アクセスすることなく、スタンドアロンモジュールとして実装されている。 例えば、KerasやPyTorchといった一般的なフレームワークでは、オプティマイザは層接続やネットワークトポロジの知識を必要とせず、勾配やパラメータのみで動作する。 我々のアルゴリズムであるCaAdamは、アーキテクチャ情報の注意深く設計したプロキシを通じて、接続対応の最適化を導入することで、見落としている領域を探索する。 本稿では,階層深度,接続数,勾配分布など,容易にアクセス可能な構造特性に基づいて学習率を動的に調整する複数のスケーリング手法を提案する。 このアプローチは、現在のディープラーニングフレームワークの制約内で作業しながら、より粒度の細かい最適化を可能にする。 標準データセット(例えば、CIFAR-10, Fashion MNIST)の実証評価では、我々の手法は標準Adamオプティマイザよりも高速な収束と高い精度を実現し、最適化戦略にアーキテクチャ意識を組み込むことによる潜在的な利点を実証している。

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