English(EN) Entropy-Smooth Convex Optimization Cannot Be Accelerated

新研究表明熵平滑凸优化无法加速

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-07-31 04:00

arXiv上发表的一篇由Dragomir等人撰写的论文表明，熵平滑凸优化无法加速。该研究证明了该类函数中最小化方法的收敛速率的下界，表明一阶方法在对数因子内是最优的。这一发现尤其值得注意，因为在标准的平滑假设下通常可以使用加速方法，但这项工作表明对于具有有利结构的特定近函数，无法实现加速。 AI

影响这一理论发现可能会影响机器学习和AI研究中使用的优化算法的开发。

排序理由该集群包含一篇发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了数学优化方面的理论发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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报道来源 [1]

arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Jacob M. Aguirre, Dmitrii M. Ostrovskii · 2026-07-31 04:00

熵平滑凸优化无法加速

arXiv:2607.27476v1 Announce Type: cross Abstract: We prove an $\Omega(L/T)$ lower bound for the convergence rate of minimization in the class of functions that are convex and $L$-smooth relative to negative entropy on the standard $d$-simplex, valid for every first-order method w…