English(EN) Inference for Newton Methods with Accelerated Sketch-and-Project via Random Scaling

新的牛顿法推理方法加速收敛

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-14 04:00

研究人员开发了一种新颖的在线草图牛顿法，它使用广义加速草图与投影求解器（GAS）来近似牛顿方向，解决了传统二阶方法的计算瓶颈。该GAS求解器结合了Nesterov动量以加速收敛，并允许灵活的投影度量以降低计算成本。研究建立了平均草图牛顿迭代的渐近正态性，并表征了它们的极限协方差矩阵，表明其比加速方法产生的最后一次迭代收敛得更快且更小。此外，证明了一个泛函中心极限定理，它能够基于随机缩放进行在线推理，从而绕过显式协方差估计并获得渐近有效的结果，这已通过数值实验得到证明。 AI

影响引入了一种更有效的优化方法推理程序，可能影响AI模型训练。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Xinchen Du, Elizaveta Rebrova, Micha{\l} Derezi\'{n}ski, Sen Na · 2026-09-14 04:00

具有随机缩放加速草图与投影的牛顿法推理

arXiv:2609.12421v1 Announce Type: cross Abstract: We study an online sketched Newton method that approximates the Newton direction at each step via a state-of-the-art sketching solver, called the generalized accelerated sketch-and-project solver (GAS), thereby mitigating the comp…

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