English(EN) Why Clipping Matters in AdaGrad? Toward a High-Probability Theory under Generalized Smoothness

AdaGrad 裁剪解释：新理论强调结构重要性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-29 04:00

研究人员开发了一个理论框架来解释为什么裁剪对于 AdaGrad 优化算法至关重要，尤其是在广义平滑和重尾噪声条件下。他们的分析表明，如果没有裁剪，AdaGrad 会因罕见的噪声冲击而产生方向失真，阻碍进展。该研究证明，裁剪有效地解决了这个问题，为原始 AdaGrad 更新提供了高概率保证，并证明了其对自适应几何的结构重要性，而不仅仅是鲁棒性措施。 AI

影响为机器学习模型训练中使用的优化技术提供了理论基础。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Alokendu Mazumder, Ayaan Mohd, Harshit Rawat, Arnab Roy, Mayank Baranwal, Punit Rathore · 2026-09-29 04:00

AdaGrad 中的梯度裁剪为何重要？面向广义平滑下的高概率理论

arXiv:2609.30276v1 Announce Type: new Abstract: We analyze the original same-step coordinate-wise AdaGrad under generalized smoothness and heavy-tailed noise with bounded variance. In this setting, local curvature may grow sub-quadratically with the gradient norm, and stochastic …

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