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English(EN) Unified convergence analysis for gradient descent optimization methods in the training of deep neural networks

新分析统一了深度神经网络的梯度下降收敛性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种统一的收敛性分析方法，适用于训练深度神经网络的各种梯度下降优化方法。这种新分析适用于广泛的优化器，包括 Adam、Momentum 和 RMSprop，当与 Softplus 和 GeLU 等解析激活函数一起使用时。该研究利用 Kurdyka-Łojasiewicz 不等式证明了收敛到临界点，为理解 AI 优化算法，特别是 Adam 优化器，做出了新的贡献。 AI

影响 为理解和潜在地提高深度学习模型的训练效率提供了理论框架。

排序理由 该条目是一篇学术论文，详细介绍了对深度神经网络优化方法的新理论分析。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Shokhrukh Ibragimov, Arnulf Jentzen ·

    深度神经网络训练中梯度下降优化方法的统一收敛性分析

    arXiv:2607.04233v1 Announce Type: cross Abstract: Gradient based optimization methods are nowadays the methods of choice for training deep neural networks (DNNs) in artificial intelligence (AI) systems. In practically relevant DNN training problems, one does usually not apply the…

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