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] · 2026-10-02 04:00

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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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Joohwan Ko, Tetiana Parshakova, Diana Cai, Robert M. Gower · 2026-10-02 04:00

SoftServe：一种用于深度学习的可扩展拟牛顿方法

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