English(EN) On the Optimisation Landscape of Overparameterised Weighted MMD

新研究详细介绍了加权MMD的优化景观

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-15 04:00

研究人员分析了加权原子测度的最大均值差异（MMD）的优化景观。对于一维高斯核，他们证明了在粒子数量足够的情况下，所有局部最小值都能达到接近零的MMD。此外，任何MMD非零的驻点在无权梯度流下是不稳定的。这些发现适用于约束和无约束权重，并对有限支撑的目标分布有特定的加强，确保在超过粒子阈值后没有虚假的局部最小值。 AI

影响为机器学习中使用的优化方法提供了理论保证，有可能提高模型训练效率。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Tharrshann Jayan Logarajah, Jeremias Knoblauch, Louis Sharrock · 2026-10-15 04:00

关于过参数加权MMD的优化景观

arXiv:2610.19861v1 Announce Type: cross Abstract: We study the optimisation landscape of the maximum mean discrepancy (MMD) over weighted atomic measures. For the one-dimensional Gaussian kernel, we show that, for any compactly supported target distribution, sufficiently many par…

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