Optimization Methods in Deep Learning: A Comprehensive Overview

要約

タイトル: ディープラーニングにおける最適化手法：包括的な概要
要約: 近年、画像認識、自然言語処理、音声認識などの様々な分野で、ディープラーニングは驚異的な成功を収めています。ディープラーニングの効果は、深層ニューラルネットワークのトレーニングに使用される最適化手法に大きく依存します。本論文では、確率的勾配降下法、Adagrad、Adadelta、RMSpropなどの一次最適化手法、そしてNesterov加速勾配、Adam、Nadam、AdaMax、AMSGradなどの最近のモーメントベースと適応型勾配手法の概要を提供します。加えて、重みの初期化、バッチ正規化、層正規化など、深層学習における最適化に関連する課題とその課題に対処するための技術についても説明します。最後に、異なるディープラーニングのタスクやデータセットに対して最適な最適化手法を選択するための推奨事項を提供します。本論文は、深層学習における最適化手法の包括的なガイドとして、研究者や実践者が参照するためのものです。

– ディープラーニングの最適化手法の重要性
– 一次最適化手法とモーメントベースと適応型勾配手法の概要
– 深層学習の最適化に関連する課題と、重みの初期化、バッチ正規化、層正規化などの対処法
– 異なるディープラーニングのタスクやデータセットに対して最適な最適化手法の選択のための推奨事項

要約(オリジナル)

In recent years, deep learning has achieved remarkable success in various fields such as image recognition, natural language processing, and speech recognition. The effectiveness of deep learning largely depends on the optimization methods used to train deep neural networks. In this paper, we provide an overview of first-order optimization methods such as Stochastic Gradient Descent, Adagrad, Adadelta, and RMSprop, as well as recent momentum-based and adaptive gradient methods such as Nesterov accelerated gradient, Adam, Nadam, AdaMax, and AMSGrad. We also discuss the challenges associated with optimization in deep learning and explore techniques for addressing these challenges, including weight initialization, batch normalization, and layer normalization. Finally, we provide recommendations for selecting optimization methods for different deep learning tasks and datasets. This paper serves as a comprehensive guide to optimization methods in deep learning and can be used as a reference for researchers and practitioners in the field.

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