Core Concepts
Stacking implementiert eine Form des Nesterov'schen beschleunigten Gradientenabstiegs.
Abstract
Abstract:
Stacking verbessert die Effizienz des Trainings tiefer neuronaler Netzwerke.
Theorie erklärt die Wirksamkeit von Stacking als beschleunigter Gradientenabstieg.
Experimente validieren die Theorie.
Einleitung:
Greedy Layer-Wise Pretraining ermöglichte das Training allgemeiner tiefer Architekturen.
Residualverbindungen und Normalisierungsschichten ermöglichen das direkte Training tiefer Netzwerke.
Erfolg von Deep Learning basierend auf Transformers führte zu skalierter Modellkapazität.
Stagewise Training als funktionaler Gradientenabstieg:
Stagewise Training ermöglicht die Beschleunigung des Trainings durch Stacking-Initialisierung.
Untersuchung der Konvergenzgeschwindigkeit von Deep Linear Networks durch Stacking.
Verwandte Arbeit:
Boosting und frühere Arbeiten zu Deep Residual Networks.
Empirische Erkenntnisse zu Stacking-Initialisierung für beschleunigtes Training.
Stats
Stacking implementiert eine Form des Nesterov'schen beschleunigten Gradientenabstiegs.
Greedy Layer-Wise Pretraining verbessert das Training allgemeiner tiefer Architekturen.
Stacking-Initialisierung beschleunigt das Training im Vergleich zu zufälliger Initialisierung.
Quotes
"Stacking implementiert eine Form des Nesterov'schen beschleunigten Gradientenabstiegs."
"Greedy Layer-Wise Pretraining verbessert das Training allgemeiner tiefer Architekturen."