論文の概要: Implicit Bias of Gradient Descent for Non-Homogeneous Deep Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16075v1
• Date: Sat, 22 Feb 2025 04:40:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:56:38.550059
• Title: Implicit Bias of Gradient Descent for Non-Homogeneous Deep Networks
• Title（参考訳）: 非均質ディープネットワークのためのグラディエントディフレッシュのインプシットバイアス
• Authors: Yuhang Cai, Kangjie Zhou, Jingfeng Wu, Song Mei, Michael Lindsey, Peter L. Bartlett,
• Abstract要約: 指数損失下での非均一深層ネットワークに対する勾配降下(GD)の暗黙バイアスを確立する。 本研究は, 温和な近接均一性条件を満たす多種多様な非均一性ネットワークに適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.38604477897272
• License:
• Abstract: We establish the asymptotic implicit bias of gradient descent (GD) for generic non-homogeneous deep networks under exponential loss. Specifically, we characterize three key properties of GD iterates starting from a sufficiently small empirical risk, where the threshold is determined by a measure of the network's non-homogeneity. First, we show that a normalized margin induced by the GD iterates increases nearly monotonically. Second, we prove that while the norm of the GD iterates diverges to infinity, the iterates themselves converge in direction. Finally, we establish that this directional limit satisfies the Karush-Kuhn-Tucker (KKT) conditions of a margin maximization problem. Prior works on implicit bias have focused exclusively on homogeneous networks; in contrast, our results apply to a broad class of non-homogeneous networks satisfying a mild near-homogeneity condition. In particular, our results apply to networks with residual connections and non-homogeneous activation functions, thereby resolving an open problem posed by Ji and Telgarsky (2020).
• Abstract（参考訳）: 指数損失下での非均一な深層ネットワークに対する勾配降下(GD)の漸近的暗黙バイアスを確立する。 具体的には,ネットワークの非均一性の測定値からしきい値が決定されるような,十分に小さな経験的リスクから始まるGDの3つの重要な特性を特徴付ける。 まず、GD反復により誘導される正規化マージンが、ほぼ単調に増加することを示す。 第二に、GD のノルムが無限大に発散する一方で、反復は向きに収束する。 最後に、この方向極限がマージン最大化問題のKKT条件を満たすことを確かめる。 それまでの暗黙バイアスの研究は、均質なネットワークにのみ焦点をあててきたが、対照的に、我々の結果は、穏やかな近均一性条件を満たす幅広い非均質なネットワークに適用される。 特に, 残差接続と非均一な活性化関数を持つネットワークに適用し, Ji and Telgarsky (2020) による開問題を解く。

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