新研究探讨 Adam 优化器的内存如何减缓进展

一篇新研究论文介绍了《Coordinatewise Adam 中的二阶矩记忆》，探讨了 Adam 优化器中内存的影响。研究表明，即使具有有限方差的随机梯度，优化器对过去平方梯度的记忆也会阻碍其向最优解的进展。该论文推导了一个理论界限，表明更长的二阶矩记忆会减缓优化速度，尤其是在光滑凸问题中。 AI

影响 这项研究可能通过改进优化技术，从而实现更高效的机器学习模型训练。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍优化算法理论发现的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

在 arXiv cs.LG 阅读 →

• Adam
• alphaXiv
• arXiv
• CatalyzeX Code Finder for Papers
• CORE Recommender
• cs.LG
• DagsHub
• Gotit.pub
• Hugging Face
• IArxiv Recommender
• Influence Flower
• ScienceCast

• 论文
• 其他

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →