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Curvature-Weighted Gradient Diversity
Curvature-Weighted Gradient Diversity
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新的 CWGD 指标改进了 SGD 优化噪声测量
研究人员开发了一种名为曲率加权梯度多样性 (CWGD) 的新指标，用于更好地测量小批量随机梯度下降 (SGD) 模型中的优化噪声。与将所有参数方向同等对待的传统方法不同，CWGD 考虑了高曲率方向的噪声对学习影响较小的这一事实。与标准的余弦退火计划相比，这种新指标有可能将渐近优化误差降低一半。在实验中，名为 CWGD-Cosine 的实现展示了可忽略的开销下约 20% 的最终优化误差。
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新的 CWGD 方法改进了深度学习的优化噪声测量
研究人员开发了一种名为曲率加权梯度多样性 (CWGD) 的新方法，以更好地测量深度学习模型中的优化噪声。与传统上同等对待所有参数方向的方法不同，CWGD 考虑了高曲率方向的噪声影响较小的这一事实。通过用 Hessian 的平方根的倒数来加权梯度多样性，CWGD 为有效的优化噪声提供了更准确的代理。与标准的余弦退火相比，CWGD 调制的余弦学习率计划 CWGD-Cosine 已显示出将最终优化误差降低高达 20% 的潜力，而开销可忽略不计。