論文の概要: Frankenstein Optimizer: Harnessing the Potential by Revisiting Optimization Tricks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02147v1
- Date: Tue, 04 Mar 2025 00:25:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-05 19:16:26.413273
- Title: Frankenstein Optimizer: Harnessing the Potential by Revisiting Optimization Tricks
- Title（参考訳）: Frankenstein Optimizer:最適化トリックの再検討による可能性のハーネス化
- Authors: Chia-Wei Hsu, Nien-Ti Tsou, Yu-Cheng Chen, Yang Jeong Park, Ju Li,
- Abstract要約: 様々な適応アルゴリズムの機構を組み合わせたフランケンシュタインを提案する。
我々は、フランケンシュタインが既存の適応アルゴリズムと勾配降下(SGD)を超えることを示す。
本研究では,学習過程におけるカーネルアライメント解析とロスランドスケープの可視化を通じて,適応アルゴリズムの理解を深める。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.932254642052481
- License:
- Abstract: Gradient-based optimization drives the unprecedented performance of modern deep neural network models across diverse applications. Adaptive algorithms have accelerated neural network training due to their rapid convergence rates; however, they struggle to find ``flat minima" reliably, resulting in suboptimal generalization compared to stochastic gradient descent (SGD). By revisiting various adaptive algorithms' mechanisms, we propose the Frankenstein optimizer, which combines their advantages. The proposed Frankenstein dynamically adjusts first- and second-momentum coefficients according to the optimizer's current state to directly maintain consistent learning dynamics and immediately reflect sudden gradient changes. Extensive experiments across several research domains such as computer vision, natural language processing, few-shot learning, and scientific simulations show that Frankenstein surpasses existing adaptive algorithms and SGD empirically regarding convergence speed and generalization performance. Furthermore, this research deepens our understanding of adaptive algorithms through centered kernel alignment analysis and loss landscape visualization during the learning process.
- Abstract（参考訳）: グラディエントベースの最適化は、多様なアプリケーションにわたる現代のディープニューラルネットワークモデルの前例のないパフォーマンスを駆動する。
アダプティブアルゴリズムは、その急速な収束率のためにニューラルネットワークのトレーニングを加速してきたが、彼らは 'flat minima' を確実に見つけるのに苦労し、確率的勾配降下 (SGD) と比較して準最適一般化をもたらす。
各種適応アルゴリズムの機構を再検討することにより,その利点を組み合わせたフランケンシュタイン最適化手法を提案する。
提案したフランケンシュタインは、オプティマイザの現在の状態に応じて第1および第2モーメント係数を動的に調整し、一貫した学習ダイナミクスを直接維持し、突然の勾配変化を即座に反映する。
コンピュータビジョン、自然言語処理、少数ショット学習、科学シミュレーションなど、いくつかの研究領域にわたる広範な実験は、フランケンシュタインが既存の適応アルゴリズムやSGDを抜いて収束速度と一般化性能を実証的に上回っていることを示している。
さらに,本研究では,学習過程におけるカーネルアライメント解析とロスランドスケープの可視化を通じて,適応アルゴリズムの理解を深める。
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