論文の概要: AdamZ: An Enhanced Optimisation Method for Neural Network Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15375v1
• Date: Fri, 22 Nov 2024 23:33:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:25:04.300947
• Title: AdamZ: An Enhanced Optimisation Method for Neural Network Training
• Title（参考訳）: AdamZ: ニューラルネットワークトレーニングのための最適化手法
• Authors: Ilia Zaznov, Atta Badii, Alfonso Dufour, Julian Kunkel,
• Abstract要約: AdamZは、オーバーシューティングと停滞に対処するメカニズムを組み込むことで、学習率を動的に調整する。 損失関数の最小化に一貫して優れており、精度が重要なアプリケーションに特に有利である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.54994260281059
• License:
• Abstract: AdamZ is an advanced variant of the Adam optimiser, developed to enhance convergence efficiency in neural network training. This optimiser dynamically adjusts the learning rate by incorporating mechanisms to address overshooting and stagnation, that are common challenges in optimisation. Specifically, AdamZ reduces the learning rate when overshooting is detected and increases it during periods of stagnation, utilising hyperparameters such as overshoot and stagnation factors, thresholds, and patience levels to guide these adjustments. While AdamZ may lead to slightly longer training times compared to some other optimisers, it consistently excels in minimising the loss function, making it particularly advantageous for applications where precision is critical. Benchmarking results demonstrate the effectiveness of AdamZ in maintaining optimal learning rates, leading to improved model performance across diverse tasks.
• Abstract（参考訳）: AdamZは、ニューラルネットワークトレーニングにおける収束効率を高めるために開発されたAdam optimiserの進化版である。 このオプティマイザは、オーバーシューティングと停滞に対処する機構を組み込むことで学習率を動的に調整する。 具体的には、AdamZはオーバーシュート検出時の学習率を低下させ、オーバーシュートや停滞要因、しきい値、忍耐レベルなどのハイパーパラメータを活用して調整を誘導する。 AdamZは、他のいくつかのオプティマイザと比較して、トレーニング時間が少し長くなるかもしれないが、損失関数の最小化に一貫して優れており、精度が重要なアプリケーションでは特に有利である。 ベンチマークの結果は、AdamZが最適学習率を維持する上で有効であることを示し、様々なタスクにおけるモデル性能を改善した。

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