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English(EN) A Polyak-Ruppert Central Limit Theorem for SA-Adam with Momentum and Non-Convergent Adaptive Preconditioning

新理论：SA-Adam 自适应性渐近不可见

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员发表了一篇论文，详细介绍了对自适应优化算法的理论分析，特别关注了带有动量和非收敛自适应预处理的 SA-Adam。该研究证明了在这种配置下存在一个非自治的 Polyak-Ruppert 中心极限定理，表明在迭代边际协方差方面，优化器的自适应性是渐近不可见的。这一发现表明，在某些条件下，特别是当动量增益亚线性衰减时，优化器的协方差结构会反映出普通随机梯度下降 (SGD) 的结构。 AI

影响 为自适应优化器的行为提供了理论基础，可能影响机器学习中未来的算法设计。

排序理由 该集群包含一篇在 arXiv 上发表的学术论文，详细介绍了优化算法的理论进展。

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报道来源 [2]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Sunyoung An, Xiaoming Huo ·

    SA-Adam 动量与非收敛自适应预处理的 Polyak-Ruppert 中心极限定理

    arXiv:2606.17364v1 Announce Type: cross Abstract: Adaptive optimizers combining preconditioning, momentum, and weight decay (Adam and AdamW) are, under Polyak-Ruppert averaging, candidate engines for one-pass inference. Does the averaged iterate keep the classical Polyak-Ruppert …

  2. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Xiaoming Huo ·

    SA-Adam 动量与非收敛自适应预处理的 Polyak-Ruppert 中心极限定理

    Adaptive optimizers combining preconditioning, momentum, and weight decay (Adam and AdamW) are, under Polyak-Ruppert averaging, candidate engines for one-pass inference. Does the averaged iterate keep the classical Polyak-Ruppert central limit theorem (CLT), with sandwich covaria…

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