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English(EN) Adaptive Variance Reduction without Knowing Oracle Smoothness

新优化方法适应未知平滑度条件

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的两阶段优化方法，旨在提高随机非凸优化的收敛速度。该方法在无需预先了解平滑度常数或方差界限的情况下，能够适应不同的平滑度条件（平均、标准和无噪声）。当梯度差异超过阈值时，该方法采用归一化动量策略，确保有界期望函数差距，并在平均平滑度下达到 O(T^{-1/3}) 的速率，在标准平滑度下达到 O(T^{-1/4}) 的速率，在无噪声设置下达到 O(T^{-1/2}) 的速率。 AI

影响 该方法可以通过优化其底层算法来提高训练机器学习模型的效率。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Wei Jiang, Yibo Wang, Zechao Li ·

    无需了解 Oracle 平滑度的自适应方差缩减

    arXiv:2610.13799v1 Announce Type: cross Abstract: Variance reduction improves the convergence rate of stochastic non-convex optimization under the average smoothness condition. Existing adaptive variance reduction methods are especially designed for average smoothness and do not …

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