本論文では、IHT (Iterative Hard Thresholding) アルゴリズムを使用して、IRIS データセットに対する疎なニューラルネットワークの学習を行った。
まず、IHT アルゴリズムの収束性に関する理論的な基礎を整理した。IHT アルゴリズムは、制約付き最適化問題を解くための手法であり、その収束性は Restricted Strong Smoothness (RSS) 条件に依存する。論文では、RSS 条件を満たすための十分条件を示し、ニューラルネットワークの損失関数がこの条件を満たすことを確認した。
次に、IHT アルゴリズムの学習率を決定する方法を提案した。学習率は、RSS 条件の Lipschitz 定数に依存するため、この定数を推定する手順を示した。
最後に、IRIS データセットを用いた数値実験を行い、IHT アルゴリズムが疎なニューラルネットワークを効率的に学習できることを確認した。実験結果から、IRIS データセットの分類タスクでは、わずか5つのパラメータで高い精度が得られることが分かった。さらに、IHT アルゴリズムが HT-stable な点に収束することも示された。
以上より、本論文では IHT アルゴリズムがニューラルネットワークの疎化に有効であることを理論的および実験的に示した。
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by Saeed Damadi... о arxiv.org 04-30-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.18414.pdfГлибші Запити