ProximalAdagradの最適化アルゴリズムの解説
PROXIMALADAGRAD最適化アルゴリズムとは、正則化項の最小化と引き換えに、最初のフェーズの結果に近接した状態を維持する瞬間的な最適化問題を解決できます。目次：概要、定義、実験（PROXIMALADAGRAD vs ADAM）
PyTorch
ADABELIEFの最適化アルゴリズムの解説
AdaBeliefの最適化アルゴリズムとは、アダムとSGDに匹敵する一般化として高速収束を実現します。 勾配方向の「信念」に応じてステップサイズを適応させます。予測された勾配と観測された勾配の差によってステップサイズを適応的にスケーリングします。 Pythonの実験
NOVOGRAUDの最適化アルゴリズムの解説
目次 1 NOVOGRAUD最適化アルゴリズムの概要 1.1 NOVOGRAUD最適化アルゴリズムとは 1.2 NOVOGRAUD定義 2. 実験 2.1 データロード 2.2 データ前処理 2.3 NOVOGRAUD最適化アルゴリズムのモデル作成 2.4 Adam最適化アルゴリズムのモデル作成 2.5 まとめ 記事：最適化アルゴリズムのまとめ 1 NOVOGRAUD最適化アルゴリズムの概要 1.1 NOVOGRAUD最適化アルゴリズムとは、層ごとの勾配正規化と分離された重み減衰を使用した適応確率的勾配降下法です。論文より、画像分類、音声認識、機械翻訳、言語モデリングのためのニューラルネットワークの実験では、SGD、Adam、AdamWと同等かそれ以上のパフォーマンスの結果になりました。今回私達も評価とサンプルコードを紹介していきます。 NOVOGRAUDの特徴： 学習率と重みの初期化の選択に適しています 大規模なバッチ設定でうまく対応できます。 Adamに対しての半分のメモリフットプリントになります。 アルゴリズム： NovoGradは3つのアイデアを組み合わせています。 層ごとの2次モーメントを使用します。 層ごとの2次モーメントで正規化された勾配を使用して1次モーメントを計算します 重量減衰を切り離します。 論文：Training Deep Networks with Stochastic Gradient Normalized by Layerwise Adaptive Second Moments https://arxiv.org/pdf/1905.11286.pdf Tensorflow: https://www.tensorflow.org/addons/api_docs/python/tfa/optimizers/NovoGrad?hl=ja PyTorch: https://pytorch-optimizer.readthedocs.io/en/latest/_modules/torch_optimizer/novograd.html …
Pythonトップライブラリ2018
Pythonは、学習初期でも先人の作ったライブラリを利用することで、高速に開発が可能になります。 Pythonライブラリを管理する PyPi.org では、現在 100万以上のライブラリが公開され、現在も増加中です。 前回の記事は2018年の大人気のライブラリを紹介します。 年末でKdnuggetsがGithubの「星」と投稿者の人数とコメント数からトップ15のライブラリを発表しました。下記の図はGithubの「星」と投稿者の人数で表します。ては、ライブラリを軽いに紹介します。 1 – TensorFlow (投稿者 – 1757, コメント数 – 25756, 星 – 116765) Googleの機械学習/ディープラーニング/ネットワークライブラリです。柔軟なアーキテクチャにより、1つのAPIを使用してデスクトップ、サーバー、またはモバイルデバイスの1つ以上のCPUまたはGPUに計算を展開できます。またコードはやや書きにくいのが特徴になります。PyTorchおよびChainerの利点はDefine by Run（動的計算グラフ）と呼ばれる特徴です。Define by Runは入力データのサイズや次元数に合わせてニューラルネットワークの形や計算方法を変更することができます。 2 – pandas (投稿者 – 1360, コメント数 – 18441, 星 – 17388) 機械学習やディープラーニングの前処理のために、データの集計をするライブラリになります。数値や時系列のデータの操作や、データ構造をいじったりすることができます。また最近では、可視化も可能になってきています。 3 – scikit-learn (投稿者 – 1218, コメント数 – 23509, 星 – 32326) NumPy, SciPy や Matplotlib と互換性を持つように開発されてクラスタリングや回帰、分類器、次元圧縮、データの前処理をはじめとする、機械学習のアルゴリズムを幅広く実装しているライブラリです。 …