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STORM 收敛性分析新进展
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AI 综述
2026年10月3日，arXiv cs.LG 分类发布一篇关于 STORM 优化算法收敛性的研究。该研究去除了平均平滑假设，通过设计辅助序列与 STORM 更新进行对比，证明在非凸目标下 STORM 仍能达到标准平滑条件下的最优速率 O(T^{-1/4})。在凸和 λ-强凸目标下，分别得到 O(σR/√T) 和 O(σ²/(λT)) 的最优平均与末次迭代界。所有结果均使用同一 STORM 递归与不同超参数选择。
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最新进展10月3日 12:00
arXiv 发布研究，证明 STORM 在去除平均平滑假设后仍达最优收敛速率。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月3日
- arXiv：cs.LG（机器学习，全量分类）STORM 在不同几何条件下的收敛性分析
研究在去除平均平滑假设后 STORM 的收敛性，通过设计辅助序列与 STORM 更新对比，证明其在非凸目标下仍达到标准平滑条件下的最优速率 O(T^{-1/4})。在凸和 λ-强凸目标下，分别得到 O(σR/√T) 和 O(σ²/(λT)) 的最优平均与末次迭代界，且所有结果均使用同一 STORM 递归与不同超参数选择。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。