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The Key Role of Initialization in Matrix Decomposition
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内容提要
本研究探讨了低秩矩阵分解中初始化对收敛速度的影响，提出了Nystrom初始化，显著提升了ScaledGD的全局收敛性，并扩展至低秩适配器（LoRA），在多项任务中表现优异。
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关键要点
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本研究探讨了低秩矩阵分解中的初始化对收敛速度的影响。
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填补了非凸和非平滑优化领域的关键空白。
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提出了Nystrom初始化，显著提升了ScaledGD的全局收敛性。
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Nystrom初始化扩展至低秩适配器（LoRA），用于微调基础模型。
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施加Nystrom初始化的NoRA在各种下游任务和模型规模中表现优异。
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