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English(EN) To Use or not to Use Muon: How Simplicity Bias in Optimizers Matters

研究发现Muon优化器的加速可能损害泛化能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新研究论文分析了优化算法Muon，该算法因其比Adam更快的训练速度而广受欢迎。研究表明，Muon通过避免鞍点来实现其速度，但这以梯度下降中发现的简单性偏差的损失为代价。这种简单性偏差的损失可能导致Muon在识别跨任务的潜在结构时遇到困难，并可能拟合虚假特征，这表明更快的优化不一定有利于泛化。 AI

影响 这项研究强调了优化速度和模型泛化能力之间潜在的权衡，影响了研究人员选择训练方法的方式。

排序理由 分析优化算法的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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研究发现Muon优化器的加速可能损害泛化能力

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Sara Dragutinovi\'c, Yedi Zhang, Rajesh Ranganath ·

    是否使用 Muon：优化器中的简单性偏差为何重要

    arXiv:2603.00742v2 Announce Type: replace Abstract: While Adam has long been the ubiquitous default optimizer for deep neural networks, Muon has recently seen rapid adoption due to its superior training speed. Although much of the literature focuses on validating the benefits of …

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