Conceptos Básicos
선형 보간은 비단조성으로 인한 최적화 과정의 불안정성을 해결할 수 있는 원리적인 방법이다.
Resumen
이 논문은 선형 보간이 비단조 손실 함수 최적화 과정의 불안정성을 해결할 수 있는 원리적인 방법임을 보여준다.
비단조 손실 함수로 인한 최적화 과정의 불안정성 문제를 지적하고, 선형 보간이 이를 해결할 수 있음을 보인다.
새로운 최적화 기법인 완화된 근사 근접점 방법(RAPP)을 제안하며, 이 방법이 제약 조건이 있는 경우에도 마지막 반복의 수렴 속도를 보장할 수 있음을 보인다.
RAPP는 내부 최적화기로 근사 근접점 방법을 사용하며, 이를 통해 로오카헤드 알고리즘을 재발견한다.
로오카헤드 알고리즘의 수렴 성질을 분석하여, 선형 보간이 비단조 문제에서도 안정화 효과를 가질 수 있음을 보인다.
실험을 통해 RAPP와 로오카헤드 알고리즘이 생성적 적대 신경망 학습에서 안정화 효과를 가짐을 확인한다.
Estadísticas
선형 보간을 통해 안정적인 최적화 과정을 달성할 수 있다.
제안된 RAPP 알고리즘은 제약 조건이 있는 경우에도 마지막 반복의 수렴 속도를 보장할 수 있다.
로오카헤드 알고리즘은 비단조 문제에서도 안정화 효과를 가질 수 있다.
Citas
"선형 보간은 비단조성으로 인한 최적화 과정의 불안정성을 해결할 수 있는 원리적인 방법이다."
"RAPP 알고리즘은 제약 조건이 있는 경우에도 마지막 반복의 수렴 속도를 보장할 수 있다."
"로오카헤드 알고리즘은 비단조 문제에서도 안정화 효과를 가질 수 있다."