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Tuning-Free Coreset Markov Chain Monte Carlo
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内容提要
本研究提出了一种新颖的无学习率随机梯度优化方法Hot DoG，解决了核心集构建中的学习率敏感性问题。实验结果表明，Hot DoG在后验近似质量上优于其他方法，效果与最佳调优的ADAM相当。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的无学习率随机梯度优化方法Hot DoG。
- Hot DoG解决了核心集构建中的学习率敏感性问题。
- 实验结果表明，Hot DoG在后验近似质量上优于其他方法。
- Hot DoG的效果与最佳调优的ADAM相当。
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