深層学習における最適化アルゴリズムの効果的な評価に焦点を当て、SGDやその変種、新しいアルゴリズムについて包括的なベンチマークと統計パフォーマンスに関する洞察が提供されます。論文は、合成関数と実世界の問題で行われた評価を通じて、トレーニング損失と保持精度の関係や異なる最適化手法の性能について明らかにしています。また、ノイズを活用した最適化手法やBHフレームワークを導入し、新しい洞察をもたらすことが期待されます。
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by Toki Tahmid ... om arxiv.org 03-04-2024
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