Основные понятия
인공신경망 학습 과정은 복잡한 동역학적 특성을 보이며, 학습률에 따라 다양한 동역학적 행동이 나타난다.
Аннотация
이 연구는 인공신경망 학습 과정을 동역학 시스템의 관점에서 분석하였다. 인공신경망 학습은 반복적인 매개변수 조정 과정으로 볼 수 있으며, 이는 그래프 공간에서의 궤적으로 해석할 수 있다.
저학습률 regime에서는 다음과 같은 결과를 보였다:
- 초기 근접한 궤적들이 지속적으로 발산하는 경향을 보였다. 이는 궤도 안정성의 부재를 시사한다.
- 학습이 완료된 시점의 해에 대한 안정성 분석 결과, 선형 안정성 이론과 부합하지 않는 행동을 보였다. 이는 최소값이 고립된 점이 아닌 고차원 다양체일 가능성을 시사한다.
고학습률 regime에서는 다음과 같은 결과를 보였다:
- 손실 함수의 시간 경과에 따른 변화가 비단조적이며, 준주기성과 무작위성이 혼재되는 양상을 보였다. 이는 결정론적 간헐성의 특징을 보인다.
- 손실 함수의 자기상관 분석 결과, 통계적으로 유의미한 주기성이 관찰되었다. 이는 혼돈 궤도의 특징과 유사하다.
이러한 결과는 인공신경망 학습 과정의 복잡한 동역학적 특성을 보여주며, 학습률에 따라 다양한 동역학적 행동이 나타날 수 있음을 시사한다.
Статистика
손실 함수의 크기가 매우 크며, 학습이 제대로 이루어지고 있는지 의문이 든다.
손실 함수의 시간 경과에 따른 변화가 비단조적이며, 준주기성과 무작위성이 혼재된다.
손실 함수의 자기상관 분석 결과, 통계적으로 유의미한 주기성이 관찰된다.
Цитаты
"인공신경망 학습 과정은 복잡한 동역학적 특성을 보이며, 학습률에 따라 다양한 동역학적 행동이 나타난다."
"저학습률 regime에서는 초기 근접한 궤적들이 지속적으로 발산하는 경향을 보였다."
"고학습률 regime에서는 손실 함수의 시간 경과에 따른 변화가 비단조적이며, 준주기성과 무작위성이 혼재되는 양상을 보였다."