半確定制約の下でのニューラルネットワーク訓練【JST・京大機械翻訳】

Pauli Patricia; Funcke Niklas; Gramlich Dennis; Msalmi Mohamed Amine; Allgower Frank

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210105296567 整理番号：22P0022869

半確定制約の下でのニューラルネットワーク訓練【JST・京大機械翻訳】

Neural network training under semidefinite constraints

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発行年： 2022年01月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年09月19日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文は,ロバスト性と安定性保証によるNN訓練を可能にする半定値制約の下でのニューラルネットワーク(NN)の訓練に関するものである。特に,NNに対するLipschitz限界に焦点を当てた。内在するマトリックス制約の帯状構造を利用して,著者らは,内部点方法に基づくこの種のNN訓練問題のための効率的でスケーラブルな訓練方式を設定した。この実装は,半定値制約によるWasserstein生成敵対ネットワーク(WGAN)のような大規模深層NNの訓練におけるLipschitz制約を強制することを可能にする。数値例において,この方法の優位性とWGAN訓練への適用性を示した。【JST・京大機械翻訳】

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ニューロコンピュータ , 人工知能

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