Training a very deep neural network is a challenging task, as the deeper a neural network is, the more non-linear it is. We compare the performances of various preconditioned Langevin algorithms with their non-Langevin counterparts for the training of neural networks of increasing depth. For shallow neural networks, Langevin algorithms do not lead to any improvement, however the deeper the network is and the greater are the gains provided by Langevin algorithms. Adding noise to the gradient descent allows to escape from local traps, which are more frequent for very deep neural networks. Following this heuristic we introduce a new Langevin algorithm called Layer Langevin, which consists in adding Langevin noise only to the weights associated to the deepest layers. We then prove the benefits of Langevin and Layer Langevin algorithms for the training of popular deep residual architectures for image classification.


翻译:训练非常深的神经网络是一项艰巨的任务,因为神经网络越深,就越非线性。 我们比较了各种有先决条件的Langevin算法的性能,与非Langevin算法的性能,以训练越来越深的神经网络。 对于浅层神经网络来说,Langevin算法没有带来任何改进,然而,网络越深,越是越是越是利用Langevin算法获得的收益。 增加渐渐下降的噪音可以逃离本地陷阱,而对于深层神经网络来说,这种陷阱越是常见的。 之后,我们引入了一个新的Langevin算法, 叫做Teleum Langevin, 包括将Langevin噪声只添加到与最深层相联的重量上。 然后我们证明了Langevin和Tille Langevin算法对培训受欢迎的深残余图像分类结构的好处。

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神经网络(Neural Networks)是世界上三个最古老的神经建模学会的档案期刊:国际神经网络学会(INNS)、欧洲神经网络学会(ENNS)和日本神经网络学会(JNNS)。神经网络提供了一个论坛,以发展和培育一个国际社会的学者和实践者感兴趣的所有方面的神经网络和相关方法的计算智能。神经网络欢迎高质量论文的提交,有助于全面的神经网络研究,从行为和大脑建模,学习算法,通过数学和计算分析,系统的工程和技术应用,大量使用神经网络的概念和技术。这一独特而广泛的范围促进了生物和技术研究之间的思想交流,并有助于促进对生物启发的计算智能感兴趣的跨学科社区的发展。因此,神经网络编委会代表的专家领域包括心理学,神经生物学,计算机科学,工程,数学,物理。该杂志发表文章、信件和评论以及给编辑的信件、社论、时事、软件调查和专利信息。文章发表在五个部分之一:认知科学,神经科学,学习系统,数学和计算分析、工程和应用。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/nn/
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