Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
確率的勾配法のはなし
Search
Yamaguchi Takahiro
April 17, 2019
Science
18
8.1k
確率的勾配法のはなし
プレーンなSGDから最近のアルゴリズム(Adabound)までの流れをまとめています。
Yamaguchi Takahiro
April 17, 2019
Tweet
Share
More Decks by Yamaguchi Takahiro
See All by Yamaguchi Takahiro
コンペを気楽に開催しよーぜ!@関西Kaggler会
nyk510
0
990
Django のセキュリティリリースを見る
nyk510
0
34
3分でMLアプリを作る 〜推論コードにちょっとのStreamlitを添えて〜
nyk510
1
990
硬派で真面目なグラフを描く
nyk510
0
440
CORSをちゃんと理解する atmaバックエンド勉強会#4
nyk510
0
340
pythonで気軽にパッケージを作るのは良いという話。
nyk510
14
9.4k
RestAPIのページネーション atma バックエンド勉強会 #3
nyk510
1
790
AWS CPU Credit を完全に理解する
nyk510
0
400
atmaCup#8 Opening
nyk510
0
200
Other Decks in Science
See All in Science
Online Feedback Optimization
floriandoerfler
0
110
Machine Learning for Materials (Lecture 5)
aronwalsh
0
660
Introduction to Graph Neural Networks
joisino
PRO
4
2k
様々な侵入者タイプに対応した適切な警備計画の策定 / Patrol route design considering various types of intrudes
konakalab
0
170
Презентация программы бакалавриата СПбГУ "Искусственный интеллект и наука о данных"
dscs
0
690
ウェーブレットおきもち講座
aikiriao
1
780
プロダクト開発を通して学んだナレッジマネジメントの哲学
sonod
0
140
ICRA2024 速報
rpc
3
5.1k
Cross-Media Information Spaces and Architectures (CISA)
signer
PRO
3
29k
構造設計のための3D生成AI-最新の取り組みと今後の展開-
kojinishiguchi
0
490
Machine Learning for Materials (Lecture 8)
aronwalsh
0
410
拡散モデルの原理紹介
brainpadpr
3
4.6k
Featured
See All Featured
Unsuck your backbone
ammeep
668
57k
Fashionably flexible responsive web design (full day workshop)
malarkey
404
65k
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
31
1.5k
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
132
8.9k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
48
10k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
14
1.9k
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
267
20k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
43
13k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1030
460k
What's new in Ruby 2.0
geeforr
342
31k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
328
21k
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
26
2.1k
Transcript
確率的勾配法のはなし 2019/04/17 Kaggle もくもくかい @nyker_goto
じこしょうかい @nyker_goto (twitter) 京都大学院, 最適化数理 (修論は確率的勾配法関連) 零細ベンチャー Atmaでデータサイエンティスト (新卒二年目) 人大募集中です!!!
今日は確率的勾配法の歴史と最近の論文 Adabound を ざっくり紹介します 2
はじめにおことわり このスライドの数式は若干適当です 3
なんで適当か • 数式追いかけてもあんまりおもしろくない ◦ 正直あまり本質的でもなかったり(変形すればいいだけなので ◦ なので収束性とかの込み入った話はしないです • SGD の「ノリ」をちょっとでも知ってほしいという気持です
◦ SGD は楽しいのです 以上のねらいのため, 出来る限り一般化を避けた表記に変えています。 そのため論文の数式よりも具体的になっていて表記が若干違います。 4
早速ですが Deep の optimizer って 何使ってますか !? 5
Optimizer なにつかってますか !? • SGD ◦ Nesterov の加速法 ◦ Momentum
• Adagrad • RMSProp • Adadelta • Adam • Adabound (NEW!) … 僕は SGD + Nesterov + Momentum (0.8) とかが好きです 6 図1. 勝手にとってきた Nesterov 先生
しんぷるなSGD t ステップ目で全体のうちひとつのデータの勾配 g を使って更新。たんじゅん。 Gradient Descent (最急降下法) だと全データ N
使うのがちがうとこ SGD (Stochastic Gradient Descent ちなみに: Gradient Descent 7
ちょっと一般化 今後の議論のため天下り的にちょっと一般化します。 SGD は毎回勾配(やそれに似た方向) m に対してあるステップサイズと補正ベクトル Vt をかけたような動きをすりゃいいので… と表せます。これを基本形と呼ぶことにします (V
と m はアダマール積) 8
SGD再掲 この基本形で SGD を書き直すと以下のような感じ。 基本形 SGD 9 • SGD は学習率をいじると収束が早いことが実験的に知られている
◦ 最初大きくあとで小さくとかがポピュラー • できれば人がいじらずに勝手に良い学習率で更新してほしい
適合的 (adaptive) なアルゴリズム • Adagrad (2010) • ADAM (2015) •
Adabound (2019) 10
Q. 適合的 (adaptive) って何? 11
A. いい感じに学習率(や勾配)を 変えてくれるような方法のこと 12
Adagrad (2010) Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic
Optimization (2010) 発想 • 学習率がすべての要素で同じなのは不自然なのでは? ◦ 毎回大きな勾配を持っているような要素ではあまり大きな学習率をとりたくない ◦ 反対にほとんど毎回ゼロの勾配を持つものはたまに勾配があるとき大きく更新し たい • 要素ごとにいい感じの学習率で更新させたい 13
Adagrad (2010) うごく方向 m は SGD と同じ SGD のときとの 差分は
Vt にあり 過去の勾配の二乗を足したもの平均値で割り算 • 過去に大きな勾配を持っている要素はステップ サイズが小さくなる。 • 要素ごとにいい感じの lr を選べる。 基本形 Adagrad 14 [note] 実は Vt は BFGS などの準ニュートン法的な発想で導入 されていたりします
Adagrad の問題点 • よーく V を見ると過去の値すべての平均をとっ ている • 一度とても大きい勾配に遭遇すると再度 V
が 小さくなる (= lr が大きくなる)ことはなかなか無 い ◦ Deep のような非凸関数だと局所解に捕 まったりする。そのときは step size を大 きくして抜けだしたい。けどできない。 基本形 Adagrad 15
みんなだいすき ADAM 先生 (2015) 16 発想 • V の計算を指数で重み付けするので最近の勾 配が小さいと大きい
lr を取れる • 勾配も過去の情報も使うようにしたらいいん じゃない? (Momentum的な発想) • 単に足して平均取るんじゃなくてついでに期待 値でも一致するよう 1- β を掛け算しとくといい のでは?
ADAM の問題点 • 実は どんな lr をとったとしても, 凸な問題で収束しないような場合があります(SGD だと収束します)。 ◦
ニューラルネットワークは非凸関数なので直接的には影響しませんが 解のごく近傍では凸に近似できるのでちょっと気持ちがわるい ◦ Adabound 論文中では学習が進んだ終盤で SGD にくらべ adam の性能が わるくなるのはこのためではないか? と指摘されています 要するに最初は adam 的な更新が良いけれど学習終盤(解近傍)の挙動は微妙 むしろ適合的でない SGD のほうが理論的にも良い (余計なことしないほうが良い) 17
じゃあ ADAM から SGD にかわるようなアルゴリズムに すればよくない? 18
Adabound (NEW! 2019) • V, m (補正項と方向) は adam と一緒
• 違うのは学習率を Clip しているとこ ◦ 最大最小を決めることで極端な学習率に ならなくなる ◦ 最大最小を特定の値に収束させるような 関数を使えば学習終盤でスムーズに SGD に置きかわる (左の例なら lr=0.1 の SGD ) 最大最小の一例@論文中 19
数値実験 • DenseNet121 で CIFAR-10 • 強いよね。序盤、中盤、終盤、隙がない。 (終盤で SGD Momentum
に追いつかれているものの序盤は圧倒的) 20
まとめ • 適合的な手法の発想はどれも似ている。割とシンプル。 • Adabound は SGD と Adam のいいとこ取り。これから流行りそう
21
参考文献 • Duchi, John and Hazan, Elad and Singer, Yoram
/ Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic Optimization. https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2021068 adagrad の論文。結構最適化よりなのでむずい。 • Sebastian Ruder. An overview of gradient descent optimization algorithms. https://arxiv.org/abs/1609.04747 勾配法とか確率的勾配法のサーベイ。わかりよい。 • Liangchen Luo, Yuanhao Xiong, Yan Liu, Xu Sun. Adaptive Gradient Methods with Dynamic Bound of Learning Rate. https://openreview.net/forum?id=Bkg3g2R9FX adabound 論文 22