Stochastic Average Gradient : A Simple Empirical Investigation
Notice bibliographique
Résumé
Despite the recent growth of theoretical studies and empirical successes of neural networks, gradient backpropagation is still the most widely used algorithm for training such networks. On the one hand, we have deterministic or full gradient (FG) approaches that have a cost proportional to the amount of training data used but have a linear convergence rate, and on the other hand, stochastic gradient (SG) methods that have a cost independent of the size of the dataset, but have a less optimal convergence rate than the determinist approaches. To combine the cost of the stochastic approach with the convergence rate of the deterministic approach, a stochastic average gradient (SAG) has been proposed. SAG is a method for optimizing the sum of a finite number of smooth convex functions. Like SG methods, the SAG method's iteration cost is independent of the number of terms in the sum. In this work, we propose to compare SAG to some standard optimizers used in machine learning. SAG converges faster than other optimizers on simple toy problems and performs better than many other optimizers on simple machine learning problems. We also propose a combination of SAG with the momentum algorithm and Adam. These combinations allow empirically higher speed and obtain better performance than the other methods, especially when the landscape of the function to optimize presents obstacles or is ill-conditioned.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».