A Statistical Analysis of Stochastic Gradient Noises for GNNs

Q: 이 논문에서 정의한 확률적 경사 소음(SGN)이란 무엇인가?

확률적 경사하강법을 통해 대규모 데이터를 학습시키는 심층학습 모델의 과정에서 발생하는 잡음을 의미하며, 이를 확률 과정으로 모델링하여 통계적 특성을 분석하는 대상이 된다.

Q: 그래프 신경망의 확률적 경사 소음을 가장 잘 나타내는 통계적 분포는 무엇인가?

연구 결과, 정규 분포나 Pareto 분포보다 로그 정규 분포가 비교적 적합하며, 특히 GIN 아키텍처의 경우 카이 제곱 분포가 GCN보다 더 잘 부합하여 두 모델의 소음 특성을 구별하는 유용한 지표가 된다.

Junghyun Lee; Minchan Jeong; Namgyu Ho; Se-Young Yun

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: Junghyun Lee (KAIST) Minchan Jeong (KAIST) Namgyu Ho (KAIST) Se-Young Yun (KAIST)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2022 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2022.6

수록면: 1,025 - 1,027 (3page)

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확률적 경사하강법 (stochastic gradient descent, SGD)은 대규모 데이터에 대한 심층학습을 가능케 한 결정적인 기법으로, 지금까지 영상, 음성 등 모든 양식의 최첨단 심층학습 모델에 사용되고 있다. 이에 따라, SGD의 특성을 분석하기 위한 다양한 이론적인 연구가 진행되고 있다. 특히 심층학습 모델의 확률 적 경사소음 (stochastic gradient noise, SGN)을 확률 과정으로 모델링하며, SGN의 실험적인 분포를 토 대로 SGD에 대응되는 확률과정의 특성을 분석하는 방향이 있다. 본 논문에서는 그래프 신경망 (grap ... 전체 초록 보기

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