論文の概要: On the Performance Analysis of Momentum Method: A Frequency Domain Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19671v5
• Date: Mon, 24 Mar 2025 06:40:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 16:32:16.323618
• Title: On the Performance Analysis of Momentum Method: A Frequency Domain Perspective
• Title（参考訳）: モーメントム法の性能解析について:周波数領域の観点から
• Authors: Xianliang Li, Jun Luo, Zhiwei Zheng, Hanxiao Wang, Li Luo, Lingkun Wen, Linlong Wu, Sheng Xu,
• Abstract要約: 本稿では,モーメント法を時間変動フィルタとして解釈する周波数領域解析フレームワークを提案する。 我々の実験はこの視点を支持し、関連するメカニズムをより深く理解する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.566967680633615
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Momentum-based optimizers are widely adopted for training neural networks. However, the optimal selection of momentum coefficients remains elusive. This uncertainty impedes a clear understanding of the role of momentum in stochastic gradient methods. In this paper, we present a frequency domain analysis framework that interprets the momentum method as a time-variant filter for gradients, where adjustments to momentum coefficients modify the filter characteristics. Our experiments support this perspective and provide a deeper understanding of the mechanism involved. Moreover, our analysis reveals the following significant findings: high-frequency gradient components are undesired in the late stages of training; preserving the original gradient in the early stages, and gradually amplifying low-frequency gradient components during training both enhance performance. Based on these insights, we propose Frequency Stochastic Gradient Descent with Momentum (FSGDM), a heuristic optimizer that dynamically adjusts the momentum filtering characteristic with an empirically effective dynamic magnitude response. Experimental results demonstrate the superiority of FSGDM over conventional momentum optimizers.
• Abstract（参考訳）: モーメントベースのオプティマイザは、ニューラルネットワークのトレーニングに広く採用されている。 しかし、運動量係数の最適選択はいまだ解明されていない。 この不確実性は、確率勾配法における運動量の役割を明確に理解することを妨げる。 本稿では,モーメント法を勾配の時間変化フィルタとして解釈する周波数領域解析フレームワークを提案する。 我々の実験はこの視点を支持し、関連するメカニズムをより深く理解する。 さらに,本研究では, トレーニングの後半段階では高周波勾配成分が望ましくないこと, 当初の勾配を早期に保存すること, トレーニング中の低周波勾配成分を徐々に増幅すること, ともに性能を向上させること, など, 重要な知見が得られた。 これらの知見に基づき、経験的に有効な動的マグニチュード応答で運動量フィルタリング特性を動的に調整するヒューリスティックオプティマイザFSGDMを提案する。 従来の運動量最適化器よりもFSGDMの方が優れていることを示す実験結果が得られた。

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