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Alexandra Suvorikova
Alexandra Suvorikova
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研究论文分析了动量在 Polak-Ruppert 平均中的作用
这篇研究论文探讨了动量在随机梯度下降（SGD）及其相关优化方法中的 Polak-Ruppert 平均的有效性。作者分析了有限运行收敛到渐近协方差的速度以及并行化的潜力。对于有噪声的强凸二次函数，他们建立了经验风险最小化与在线过程之间的桥梁，详细说明了与中心、协方差和形状相关的误差。该论文还研究了重尾噪声或状态相关噪声以及裁剪对这些方法的影响。
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新框架优化具有可调查询成本的黑盒函数
研究人员开发了一个新的框架用于零阶优化，当梯度不可用且目标评估计算成本高昂时使用。该框架考虑了可调的预言机保真度，其中更高的查询精度会增加计算成本。该研究分析了查询精度和成本之间的权衡，以确定最优算法参数，并为实际的保真度和批处理策略提供了建议。