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From Gradient Clipping to Normalization for Heavy-Tailed Stochastic Gradient Descent
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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
本文探讨了重尾梯度噪声环境下传统梯度裁剪方法的局限性，提出了归一化随机梯度下降（NSGD），并证明了其在样本复杂度和高概率收敛性方面的优势。
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关键要点
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传统梯度裁剪方法在重尾梯度噪声环境下存在局限性，特别是对裁剪阈值的依赖。
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归一化随机梯度下降（NSGD）被提出作为一种改进现有算法的替代机制。
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NSGD在样本复杂度和高概率收敛性方面表现出优越性。
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许多机器学习应用涉及重尾梯度噪声，这挑战了随机优化中关于方差有界的标准假设。
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