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一种使用Bi-ADMM优化深度学习模型的方案
被引量:
1
1
作者
徐占洋
程洛飞
+1 位作者
程建春
许小龙
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2023年第2期54-63,共10页
ADMM算法被广泛应用于传统机器学习模型优化领域,它解决了某些深度学习的优化问题。该算法在优化深度学习模型方面的表现已经超过了大多数基于梯度的优化算法,而Bi-ADMM算法比ADMM算法的收敛速度更快、更稳定。文章提出了一种优化深度...
ADMM算法被广泛应用于传统机器学习模型优化领域,它解决了某些深度学习的优化问题。该算法在优化深度学习模型方面的表现已经超过了大多数基于梯度的优化算法,而Bi-ADMM算法比ADMM算法的收敛速度更快、更稳定。文章提出了一种优化深度学习模型方案dlBi-ADMM算法,并用该算法来训练深度学习模型。首先,文章采用加速近端梯度算法优化耦合变量来降低矩阵求逆运算的复杂度;然后,详细给出每个变量的优化子问题的具体函数;最后,通过实验证明文章所提dlBiADMM算法优化的结果比dlADMM优化的结果更能提高模型的精度,且dlBi-ADMM算法比dlADMM算法在时间效率上表现更好。
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关键词
深度学习
ADMM
dladmm
Bi-ADMM
加速近端梯度算法
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职称材料
题名
一种使用Bi-ADMM优化深度学习模型的方案
被引量:
1
1
作者
徐占洋
程洛飞
程建春
许小龙
机构
南京信息工程大学软件学院
出处
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2023年第2期54-63,共10页
基金
国家自然科学基金[62272236]。
文摘
ADMM算法被广泛应用于传统机器学习模型优化领域,它解决了某些深度学习的优化问题。该算法在优化深度学习模型方面的表现已经超过了大多数基于梯度的优化算法,而Bi-ADMM算法比ADMM算法的收敛速度更快、更稳定。文章提出了一种优化深度学习模型方案dlBi-ADMM算法,并用该算法来训练深度学习模型。首先,文章采用加速近端梯度算法优化耦合变量来降低矩阵求逆运算的复杂度;然后,详细给出每个变量的优化子问题的具体函数;最后,通过实验证明文章所提dlBiADMM算法优化的结果比dlADMM优化的结果更能提高模型的精度,且dlBi-ADMM算法比dlADMM算法在时间效率上表现更好。
关键词
深度学习
ADMM
dladmm
Bi-ADMM
加速近端梯度算法
Keywords
deep learning
ADMM
dladmm
Bi-ADMM
accelerated proximal gradient algorithms
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种使用Bi-ADMM优化深度学习模型的方案
徐占洋
程洛飞
程建春
许小龙
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2023
1
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参考文献
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