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English(EN) From Spectral to Frobenius: When Muon Loses Its Spectral Implicit Bias

新研究探讨Muon优化的理论和实际限制

两篇新研究论文探讨了“Muon”优化方法的复杂性,这是一种用于训练深度学习模型的技术。第一篇论文提出使用希尔伯特距离来更好地管理softmax函数的输出分布,并在新的数学框架下统一现有方法。第二篇论文研究了Muon实现中的实际近似,特别是牛顿-舒尔茨迭代和稳定常数,如何导致其从理论上的谱系最大间隔行为偏离到弗罗贝尼乌斯最大间隔方向。它还建议对牛顿-舒尔茨迭代进行对数增加可以帮助Muon恢复其谱系偏差。 AI

影响 这些论文深入探讨了优化算法的理论基础和实际实现,有可能带来更高效、更稳定的深度学习模型训练。

排序理由 两篇在arXiv上发表的关于机器学习优化方法的学术论文。

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两篇在arXiv上发表的关于机器学习优化方法的学术论文。
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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Aditya Somasundaram, Charles Guille-Escuret, Alexander Moreno, Zhengzhong Liu, Eric Xing ·

    在μ子极限下驯服Softmax:一种通过希尔伯特几何的统一方法

    arXiv:2610.17588v1 Announce Type: cross Abstract: Muon controls weight updates through the RMS movement of a linear layer's output. This implicitly treats the linear output as a proxy for the full module, including the nonlinearity that follows. This proxy can be misleading for s…

  2. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Yongtao Wu, Mahdi Mansouri, Zhenyu Zhu ·

    从谱系到Frobenius:当μ子失去其谱系隐性偏差时

    arXiv:2610.20112v1 Announce Type: new Abstract: Prior work on implicit bias shows that gradient descent selects the Frobenius max-margin direction on linearly separable problems, whereas Fan et al. (2025) established spectral max-margin behavior for spectral-norm steepest descent…