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講演抄録/キーワード
講演名 2019-06-18 14:45
Fixup initializationの理論解析: 学習の高速化とResNetの汎化能力向上
古庄泰隆池田和司奈良先端大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) FixupはResNetのパラメータの新しい初期化方法で,確率的勾配降下法で大きな学習率を設定できるため学習が高速化し,さらにResNetの汎化能力も向上することが実験的に知られている.しかしながらその理由は明らかではない.学習が収束するための学習率と汎化能力は損失関数の形状,特に初期値時点でのヘッセ行列の最大固有値に関係する.そこで本研究ではfixup及び従来手法であるHeの方法で初期化したResNetのヘッセ行列の最大固有値を計算した.その結果fixupではヘッセ行列がスパースになり,最大固有値は層の数に対して高々平方根で増加する.一方でHeの初期化は最大固有値が層の数に対して指数的に増加する.Fixupのこの小さな最大固有値が学習を高速化しResNetの汎化性能を向上させる.数値実験も上記の理論結果と一致することを確認した. 
(英) The Fixup initialization is a new initialization method of ResNet for a fast convergence with a high learning rate of SGD and a high generalization ability. However, the reasons for its high performance are not clear.
Both the learning rate and the generalization ability are affected by the loss landscape at initialization, that is, the maximum eigenvalue of the Hessian matrix. Thus, we calculated the maximum eigenvalue of the ResNet and found that the maximum eigenvalue with the Fixup initialization has at most the square root order with respect to the depth of the ResNet while that with the He initialization has the exponential order. This small eigenvalue leads to a fast convergence with a high learning rate of SGD and a high generalization ability.
キーワード (和) ディープニューラルネットワーク / ResNet / 初期化 / Fixup / / / /  
(英) Deep neural network / ResNet / Initialization / Fixup / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 89, IBISML2019-17, pp. 109-114, 2019年6月.
資料番号 IBISML2019-17 
発行日 2019-06-10 (NC, IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 NC IBISML IPSJ-MPS IPSJ-BIO  
開催期間 2019-06-17 - 2019-06-19 
開催地(和) 沖縄科学技術大学院大学 
開催地(英) Okinawa Institute of Science and Technology 
テーマ(和) NC、機械学習によるバイオデータマイニング、一般 
テーマ(英) Neurocomputing, Machine Learning Approach to Biodata Mining, and General 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2019-06-NC-IBISML-MPS-BIO 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) Fixup initializationの理論解析: 学習の高速化とResNetの汎化能力向上 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Theoretical Analysis of the Fixup Initialization for Fast Convergence and High Generalization Ability 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ディープニューラルネットワーク / Deep neural network  
キーワード(2)(和/英) ResNet / ResNet  
キーワード(3)(和/英) 初期化 / Initialization  
キーワード(4)(和/英) Fixup / Fixup  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 古庄 泰隆 / Yasutaka Furusho / フルショウ ヤスタカ
第1著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 池田 和司 / Kazushi Ikeda / イケダ カズシ
第2著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
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講演者
発表日時 2019-06-18 14:45:00 
発表時間 25 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-NC2019-19,IEICE-IBISML2019-17 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.88(NC), no.89(IBISML) 
ページ範囲 pp.87-92(NC), pp.109-114(IBISML) 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NC-2019-06-10,IEICE-IBISML-2019-06-10 


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