論文の概要: Development of Deep Learning Optimizers: Approaches, Concepts, and Update Rules

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.18396v1
• Date: Mon, 22 Sep 2025 20:29:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-24 20:41:27.571779
• Title: Development of Deep Learning Optimizers: Approaches, Concepts, and Update Rules
• Title（参考訳）: 深層学習最適化手法の開発:アプローチ・概念・更新ルール
• Authors: Doğay Altınel,
• Abstract要約: 本研究は,本研究で提案され,注目されている様々な勾配についてレビューすることを目的としている。 Momentum、AdamW、Sophia、Muonは個別に調査され、その特徴が強調されている。 ディープラーニングモデルの最適化で直面するオープンな課題に対する洞察が提供される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Deep learning optimizers are optimization algorithms that enable deep neural networks to learn. The effectiveness of learning is highly dependent on the optimizer employed in the training process. Alongside the rapid advancement of deep learning, a wide range of optimizers with different approaches have been developed. This study aims to provide a review of various optimizers that have been proposed and received attention in the literature. From Stochastic gradient descent to the most recent ones such as Momentum, AdamW, Sophia, and Muon in chronological order, optimizers are examined individually, and their distinctive features are highlighted in the study. The update rule of each optimizer is presented in detail, with an explanation of the associated concepts and variables. The techniques applied by these optimizers, their contributions to the optimization process, and their default hyperparameter settings are also discussed. In addition, insights are offered into the open challenges encountered in the optimization of deep learning models. Thus, a comprehensive resource is provided both for understanding the current state of optimizers and for identifying potential areas of future development.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング最適化は、ディープニューラルネットワークが学習できるようにする最適化アルゴリズムである。 学習の有効性は、トレーニングプロセスで使用されるオプティマイザに大きく依存する。 ディープラーニングの急速な進歩とともに、様々なアプローチによる幅広い最適化が開発されている。 本研究は,本研究で提案され,注目されている各種オプティマイザのレビューを行うことを目的としている。 確率勾配下降から、時間順にMomentum, AdamW, Sophia, Muonなどの最新のものまで、オプティマイザを個別に検討し、その特徴をその研究で強調した。 各オプティマイザの更新ルールは、関連する概念と変数を詳述する。 これらのオプティマイザが適用したテクニック、最適化プロセスへのコントリビューション、デフォルトのハイパーパラメータ設定についても論じる。 さらに、ディープラーニングモデルの最適化で直面するオープンな課題に対する洞察も提供される。 したがって、オプティマイザの現在の状態を理解し、将来の開発分野を特定するための総合的なリソースが提供される。

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