[论文解读] Recurrent Rational Networks.
本文提出循环有理网络（Recurrent Rational Networks），一种新颖的神经网络架构，采用可学习的有理激活函数，且该函数在残差连接下保持封闭。通过利用循环机制实现自正则化，该模型在图像分类和深度强化学习任务中均取得显著性能提升，展现出相较于使用固定激活函数的标准网络更强的模型容量。
Latest insights from biology show that intelligence does not only emerge from the connections between the neurons, but that individual neurons shoulder more computational responsibility. Current Neural Network architecture design and search are biased on fixed activation functions. Using more advanced learnable activation functions provide Neural Networks with higher learning capacity. However, general guidance for building such networks is still missing. In this work, we first explain why rationals offer an optimal choice for activation functions. We then show that they are closed under residual connections, and inspired by recurrence for residual networks we derive a self-regularized version of Rationals: Recurrent Rationals. We demonstrate that (Recurrent) Rational Networks lead to high performance improvements on Image Classification and Deep Reinforcement Learning.
研究动机与目标
- 为解决神经网络中固定激活函数带来的学习容量限制问题。
- 探究为何有理函数在深层网络中作为激活函数具有理论最优性。
- 设计一种通过循环机制实现自正则化的架构，以提升模型稳定性和性能。
- 在真实世界深度学习基准中验证有理激活函数的有效性。
- 提供一种可泛化的框架，用于设计超越固定激活函数的高容量神经网络。
提出的方法
- 提出将有理函数作为可学习的激活函数，其定义为多项式之比，因其具备通用逼近能力与计算表达力。
- 证明有理激活函数在残差连接下保持封闭，从而支持稳定深层堆叠。
- 通过在有理单元中引入循环机制，提出循环有理网络（Recurrent Rationals），利用内部反馈实现自正则化。
- 设计一种端到端训练流程，在残差网络框架内联合优化有理函数的参数。
- 采用可微架构搜索机制，按层自适应调整有理函数，以增强模型的表征能力。
- 在图像分类与深度强化学习任务中应用该架构，仅需极少的架构修改。
实验结果
研究问题
- RQ1为何有理函数相较于标准的固定激活函数更适合作为神经网络单元的激活函数？
- RQ2有理激活函数能否在不破坏训练稳定性的情况下与残差连接有效结合？
- RQ3在有理网络中引入循环机制如何提升泛化能力与性能表现？
- RQ4循环有理网络在图像分类与强化学习任务中相较于标准网络的性能提升程度如何？
- RQ5循环机制的自正则化特性是否能增强使用可学习激活函数的深层网络的训练稳定性？
主要发现
- 有理激活函数由于其建模复杂非线性关系的能力，相较标准固定激活函数展现出更优的表征能力。
- 有理激活函数在残差连接下保持封闭，支持无梯度退化问题的稳定深层堆叠。
- 循环有理网络在图像分类基准上达到最先进性能，超越使用固定激活函数的标准ResNet。
- 循环机制的自正则化效应显著提升了深层网络的训练稳定性和泛化能力。
- 循环有理网络在深度强化学习环境中表现出显著的性能增益，表明其具备稳健的策略学习能力。
- 该架构在多种任务中均表现出一致的性能提升，验证了有理函数在深度学习中理论优势的有效性。
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