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学习带约束优化的深度增广 Lagrangian 方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
LODO是一种新的机器学习优化器，将学习优化技术与拟牛顿方法相结合，用于学习对称矩阵向量积的神经表示。该方法不需要元训练，并在噪声中表现良好。实验结果显示，LODO在训练深度神经网络方面具有竞争力。
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关键要点
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LODO是一种新的机器学习优化器，结合了学习优化技术与拟牛顿方法。
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LODO用于学习对称矩阵向量积的神经表示，适应测试任务中的损失景观局部特征。
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与其他L2O方法不同，LODO不需要在训练任务分布上进行元训练。
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LODO在噪声中表现良好，能够表示广泛的逆Hessian。
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实验表明，简单的替代方法会导致性能下降。
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使用LODO优化器训练的95k参数的深度神经网络获得了与标准优化器竞争的结果。
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