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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.11
- 수록면
- 608 - 611 (4page)
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In this paper, we propose a learning rate selection scheme without inner loops for search range optimization in stochastic gradient descent algorithms. Searching algorithms based on conventional nonlinear optimization techniques require an inner loop to find optimal learning rates. As the inner loops require additional computation, conventional nonlinear techniques for selection of learning rates are not suitable for learning huge-scale data set. If we disassemble the inner loops and the learning processes select optimal learning rates at each epoch or iteration, conventional nonlinear optimization techniques can be applied to machine learning. Moreover, in the procedure of learning rate selection unified to the learning process, we provide a fast selection scheme for learning rate employing estimation of the initial value in an attempt to minimize the needless additional computation. The proposed algorithm performed better in learning speed and classification compared to conventional learning schemes in numerical experiments.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 목적함수 곡률 예측 기반의 고속 Idle-and-Go 알고리즘
Ⅳ. 실험결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
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