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研究者提出残差修正子空间优化算法SMRC与PMRC

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AI 综述

Sifan Yang 等作者提交论文,提出一种带残差修正的内存高效子空间优化框架:把优化器状态保留在低维子空间中,同时在参数更新中加入正交残差梯度,以弥补子空间优化丢失的信息。 该框架先与 momentum SGD 结合得到 SMRC,在固定正交基下取得 O(T^{-1/4}) 的收敛率,作者称其与全空间 momentum SGD 相当。论文未在现有信息中给出 PMRC 的具体收敛结果或实验设置。

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报道时间线

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10月15日
  1. arXiv:cs.LG
    从 Momentum SGD 到 Muon:带残差修正的内存高效子空间优化

    研究者提出残差修正框架,将优化器状态保留在子空间中并把正交残差梯度加入参数更新,先与 momentum SGD 结合得到 SMRC,在固定正交基下取得 O(T^{-1/4}) 收敛率,与全空间 momentum SGD 相当。

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