新方法将SDE估计转为随机梯度收敛界

研究者 Neil Walton 发表论文，提出一种“速率迁移”方法：把关联随机微分方程（SDE）的有限时间 Lyapunov 估计，转化为随机梯度算法的有限时间收敛界。论文称，在通用矩条件与光滑性条件下，随机梯度法的收敛分析可简化为验证 SDE 的 Lyapunov 生成元不等式的微积分论证。 该方法复现了经典随机梯度方法已知的收敛速率，并可用于为新优化算法建立收敛速率。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。