Learning a Sparse Neural Network using IHT

要約

優れたモデルの核心は、基本パターンと一貫性を反映する重要な情報のみに焦点を当て、データセットからクリアでノイズのない信号を引き出す能力にあります。
これには、より少ないパラメータで定義された単純化されたモデルを使用する必要があります。
この文書では、高度なスパース最適化の分野、特に非線形微分可能関数に対処する分野で確立された結果に依存しているため、理論的基礎の重要性はこの文脈で明らかになります。
このような理論的基礎の必要性は、NN をトレーニングするための計算能力が増加するにつれて、パラメーターの数が増加するという点でモデルの複雑さも増加するという傾向によってさらに強調されています。
実際のシナリオでは、多くの場合、これらの大規模なモデルは、パラメーターが少なく、より管理しやすいバージョンに簡素化されます。
パラメーターの数が少ないこれらの単純化されたモデルが依然として効果的である理由を理解すると、重大な疑問が生じます。
パラメーターが少ないこれらの単純化されたモデルが引き続き有効である理由を理解すると、重要な疑問が生じます。
これは、これらの経験的観察を明確に説明できる理論的枠組みは存在するのかという、より広範な疑問につながります。
反復ハードしきい値処理 (IHT) を疎極小値 (勾配降下法に類似した疎な手法) に収束させるために必要な条件を確立するなど、最近の開発は有望です。
ゼロ以外のパラメータの位置を正確に特定して学習する IHT アルゴリズムの驚くべき能力は、その実際的な有効性と有用性を強調しています。
この論文は、収束に必要なすべての条件の正当化を提供することにより、そのような収束の理論的前提条件がニューラル ネットワーク (NN) トレーニングの領域に適用できるかどうかを調査することを目的としています。
次に、IRIS データセットをテストベッドとして使用し、単層 NN での実験によってこれらの条件が検証されます。

要約(オリジナル)

The core of a good model is in its ability to focus only on important information that reflects the basic patterns and consistencies, thus pulling out a clear, noise-free signal from the dataset. This necessitates using a simplified model defined by fewer parameters. The importance of theoretical foundations becomes clear in this context, as this paper relies on established results from the domain of advanced sparse optimization, particularly those addressing nonlinear differentiable functions. The need for such theoretical foundations is further highlighted by the trend that as computational power for training NNs increases, so does the complexity of the models in terms of a higher number of parameters. In practical scenarios, these large models are often simplified to more manageable versions with fewer parameters. Understanding why these simplified models with less number of parameters remain effective raises a crucial question. Understanding why these simplified models with fewer parameters remain effective raises an important question. This leads to the broader question of whether there is a theoretical framework that can clearly explain these empirical observations. Recent developments, such as establishing necessary conditions for the convergence of iterative hard thresholding (IHT) to a sparse local minimum (a sparse method analogous to gradient descent) are promising. The remarkable capacity of the IHT algorithm to accurately identify and learn the locations of nonzero parameters underscores its practical effectiveness and utility. This paper aims to investigate whether the theoretical prerequisites for such convergence are applicable in the realm of neural network (NN) training by providing justification for all the necessary conditions for convergence. Then, these conditions are validated by experiments on a single-layer NN, using the IRIS dataset as a testbed.

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