自适应预条件化随机梯度下降的步长

💡 原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
📝

内容提要

该研究提出了一种新颖的自适应步长方法来解决随机梯度下降(SGD)中的问题。通过利用可追踪的量,该方法提供了无需调参的算法,并在二次问题和图像分类任务中展现出自适应行为。该框架还可以包含预处理器,实现对随机二阶优化方法的自适应步长。

➡️

继续阅读