zeke-xie/adaptive-inertia-adai
🏗️ फ्रेमवर्कzeke-xie
डीप लर्निंग अभिसरण और स्थिरता में सुधार के लिए एडेप्टिव इनर्शिया (AdaI) ऑप्टिमाइज़र का PyTorch कार्यान्वयन।
एडेप्टिव इनर्शिया (AdaI) फ्रेमवर्क मौजूदा एडेप्टिव ऑप्टिमाइज़र की एक मौलिक सीमा को संबोधित करता है: एडेप्टिव लर्निंग रेट और मोमेंटम का आपस में जुड़ा होना। मानक एल्गोरिदम में, ये दो कारक अक्सर जुड़े होते हैं, जो उप-इष्टतम प्रशिक्षण व्यवहार का कारण बन सकते हैं। AdaI इन प्रभावों को अलग करने के लिए एक नया दृष्टिकोण पेश करता है, जिससे ऑप्टिमाइज़ेशन प्रक्षेपवक्र पर अधिक सटीक नियंत्रण संभव हो पाता है।
यह रिपॉजिटरी ICML 2022 ओरल पेपर में वर्णित AdaI एल्गोरिदम का प्रोडक्शन-रेडी PyTorch कार्यान्वयन प्रदान करती है। मुख्य विशेषताओं में शामिल हैं:
- डिकपल्ड एडेप्टिव लर्निंग रेट और मोमेंटम तंत्र।
- डीप न्यूरल नेटवर्क के लिए बेहतर अभिसरण गुण।
- मौजूदा PyTorch वर्कफ़्लो के साथ सहज एकीकरण।
- एडेप्टिव इनर्शिया की गतिशीलता में सैद्धांतिक आधार।
चिंताओं का स्पष्ट पृथक्करण प्रदान करके, AdaI अभ्यासकर्ताओं को मोमेंटम और लर्निंग रेट को स्वतंत्र रूप से ट्यून करने में सक्षम बनाता है, जिससे ट्रांसफॉर्मर और कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क सहित विभिन्न आर्किटेक्चर में अधिक मजबूत प्रशिक्षण प्राप्त होता है। यह उन शोधकर्ताओं के लिए एक मूल्यवान उपकरण है जो ऑप्टिमाइज़ेशन दक्षता की सीमाओं को आगे बढ़ाना चाहते हैं।
💡मुख्य बातें
- ├─ICML 2022 ओरल पेपर कार्यान्वयन
- ├─लर्निंग रेट और मोमेंटम को अलग करता है
- └─PyTorch वर्कफ़्लो के लिए अनुकूलित
🎯के लिए
- ├─डीप लर्निंग शोधकर्ता
- └─ML इंजीनियर