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从梯度裁剪到归一化的重尾随机梯度下降
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了传统梯度裁剪在重尾梯度噪声下的不足，尤其是对裁剪阈值的依赖性。提出了归一化随机梯度下降（NSGD），并证明其在样本复杂度和高概率收敛性上更具优势，为改进算法提供了新思路。
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关键要点
- 本文探讨了传统梯度裁剪在重尾梯度噪声下的不足。
- 传统梯度裁剪方法对裁剪阈值的依赖性是一个主要问题。
- 提出了归一化随机梯度下降（NSGD）作为解决方案。
- NSGD在样本复杂度和高概率收敛性上表现更优。
- NSGD为改进现有算法提供了新思路。
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