論文の概要: Understand the Effectiveness of Shortcuts through the Lens of DCA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09853v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 04:46:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:04:17.477471
• Title: Understand the Effectiveness of Shortcuts through the Lens of DCA
• Title（参考訳）: DCAレンズによるショートカットの有効性の検討
• Authors: Youran Sun, Yihua Liu, Yi-Shuai Niu,
• Abstract要約: 差分凸アルゴリズム(DCA)は、凸ショートカットとして表現できる非関数を最小化するためのよく知られた非最適化アルゴリズムである。 従来の解釈に合わないResNetという新しいアーキテクチャを提案しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Difference-of-Convex Algorithm (DCA) is a well-known nonconvex optimization algorithm for minimizing a nonconvex function that can be expressed as the difference of two convex ones. Many famous existing optimization algorithms, such as SGD and proximal point methods, can be viewed as special DCAs with specific DC decompositions, making it a powerful framework for optimization. On the other hand, shortcuts are a key architectural feature in modern deep neural networks, facilitating both training and optimization. We showed that the shortcut neural network gradient can be obtained by applying DCA to vanilla neural networks, networks without shortcut connections. Therefore, from the perspective of DCA, we can better understand the effectiveness of networks with shortcuts. Moreover, we proposed a new architecture called NegNet that does not fit the previous interpretation but performs on par with ResNet and can be included in the DCA framework.
• Abstract（参考訳）: 差分凸アルゴリズム (DCA) は、2つの凸関数の差分として表現できる非凸関数を最小化するためのよく知られた非凸最適化アルゴリズムである。 SGDや近点法などの多くの既存の最適化アルゴリズムは、特定のDC分解を伴う特別なDCAと見なすことができ、最適化のための強力なフレームワークとなっている。 一方、ショートカットは現代のディープニューラルネットワークにおける重要なアーキテクチャ機能であり、トレーニングと最適化の両方を容易にする。 短絡接続のないネットワークであるバニラニューラルネットワークにDCAを適用することにより、短絡ニューラルネットワーク勾配を求めることができることを示した。 したがって、DCAの観点からは、ショートカットによるネットワークの有効性をよりよく理解することができる。 さらに,従来の解釈に適合せず,ResNetと同等に動作し,DCAフレームワークに含めることができるNegNetという新しいアーキテクチャを提案する。

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