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SoftServe：新的拟牛顿法应对深度学习挑战

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了SoftServe，一种新颖的拟牛顿（QN）方法系列，旨在解决深度学习中非凸性和海量参数规模的挑战。与传统的QN方法不同，SoftServe即使在负曲率区域也能获得正定曲率估计，并通过对角线和Kronecker分解变体扩展到大型神经网络。该方法利用耦合牛顿-舒尔茨迭代进行矩阵运算，用GPU友好的矩阵乘法取代了昂贵的分解。SoftServe在病态问题上表现出优越的性能，包括物理信息神经网络和扩散模型，实现了比Adam和Muon等成熟优化器更低的损失。 AI

影响 这种新的优化方法可能导致更高效的大型复杂深度学习模型的训练，从而加速物理信息模型等领域的研究和开发。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Joohwan Ko, Tetiana Parshakova, Diana Cai, Robert M. Gower ·

    SoftServe：一种用于深度学习的可扩展拟牛顿方法

    arXiv:2610.02182v1 Announce Type: cross Abstract: Quasi-Newton (QN) methods have long been among the most effective methods for large-scale unconstrained convex optimization. Two obstacles have limited their use in deep learning: non-convexity and enormous parameter sizes. We int…

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