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English(EN) How Far is Adam from Natural Gradient Descent?

分析 Adam 优化器与自然梯度下降的几何偏差

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新研究论文调查了深度学习中常用的优化算法 Adam 及其与自然梯度下降 (NGD) 的关系。该研究分析了 Adam 的更新规则，包括动量，并将其视为对经验 Fisher 矩阵的近似，并进行了多项修改。研究人员在各种损失曲面上测量了 Adam 相对于 NGD 的几何偏差，发现偏差是依赖于上下文的，在病态条件和非凸神经网络中显著增加。虽然较高的几何漂移与较慢的初始优化相关，但并未损害最终目标最小化，这表明 Adam 的有效性可能源于近似误差和动量平滑的平衡，而不是精确的 NGD 跟踪。 AI

影响 为理解一个基础深度学习优化器的行为提供了理论见解，可能指导未来的算法开发。

排序理由 分析核心深度学习优化算法的研究论文。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Vihaan Paka-Hegde ·

    Adam与自然梯度下降还有多远？

    arXiv:2610.00004v1 Announce Type: new Abstract: Adam is the standard optimizer in deep learning, yet its geometric relationship to natural gradient descent (NGD) contains unresolved questions. We study Adam's full update rule, including momentum, as a diagonal empirical Fisher ap…

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