研究人员调查了 Muon 优化器所需的最佳正交化水平，这是一种通过改进动量更新来增强神经网络训练的技术。他们的研究利用简化的立方牛顿-舒尔茨计划来探索极坐标精度、频谱整形和训练性能之间的关系。研究结果表明，训练质量与极坐标分解精度并不严格相关，因为在 GPT-2 Small 上，各种方法实现了几乎相同的最终损失，而在更大的 MoE/Mamba 模型上，验证损失也相当。 AI
影响 提出了一种更有效的神经网络训练方法，可能降低计算成本。
排序理由 这是一篇详细介绍一种新的神经网络训练优化方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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