정규화된 적응형 모멘텀 이중 평균화 알고리즘

정규화된 적응형 모멘텀 이중 평균화를 이용한 구조화된 신경망 학습을 위한 효율적인 근사 하위 문제 해결기

정규화된 적응형 모멘텀 이중 평균화(RAMDA) 알고리즘은 구조화된 신경망 모델을 학습하기 위해 제안되었다. RAMDA는 정규화된 적응형 방법과 유사하지만, 비평활 정규화 함수와 대각 전처리기가 포함된 하위 문제에 대한 폐쇄형 해가 일반적으로 존재하지 않는다. 따라서 RAMDA는 수렴 보장과 유사한 구조 보장을 유지하면서도 구현 가능한 근사 조건을 고안하고, 이를 위한 효율적인 해결기를 제안한다.

정규화된 적응형 모멘텀 이중 평균화를 이용한 구조화된 신경망 학습을 위한 효율적인 근사 하위 문제 해결기

정규화된 적응형 모멘텀 이중 평균화를 이용한 구조화된 신경망 훈련을 위한 효율적인 근사 하위 문제 해결기

정규화된 적응형 모멘텀 이중 평균화를 이용한 구조화된 신경망 학습을 위한 효율적인 근사 하위 문제 해결기