تحلیل و مقایسه 21 قید محدودسازی در الگوریتم گرادیان نزولی اتفاقی به روش کرنل

مقیدسازی الگوریتم گرادیان نزولی باهدف آموزش شبکه عصبی با وزن هایی محدودشده در کاربردهایی نظیر  شفاف سازی شبکه، کاهش حجم شبکه ازنظر ذخیره سازی و افزایش سطح عمومیت پذیری آن موثر است. همچنین می تواند در افزایش سرعت همگرایی، سرعت استنتاج و یافتن جوابی بهینه نیز مناسب باشد. در این نوشتار با استفاده از ترفند کرنل به عنوان روشی برای تحمیل انواع قیود بر الگوریتم آموزش، تعداد 21 قید مختلف با یکدیگر مقایسه شده است که تعداد 16 قید آن با الهام از عدم قطعیت موجود در شبکه های عصبی زیستی برای اولین بار در این مقاله ارایه شده است. مقایسه قید ها بدون هیچ گونه افزایش داده و منظم سازی، صورت گرفته است تا اثر قید ها بر فرآیند بهینه سازی واضح باشد. به منظور ارزیابی، برای هر قید در حل مسایل طبقه بندی MNIST، CIFAR-10 و CIFAR-100 با شبکه های عصبی عمیق مختص آن، 63 آزمایش شبیه سازی شده است. نتایج نشان می دهد هر قید در هر مجموعه داده تاثیر متفاوتی بر فرآیند آموزش دارد و به طور مشخص قیدهای پیشنهادی که از عدم قطعیت حاضر در شبکه های عصبی زیستی الهام گرفته شده است، می تواند بهتر از قیدهای ارایه شده در تحقیقات پیشین باشد و باعث بهبود عملکرد شبکه عصبی عمیق ازنظر دقت طبقه بندی شود.