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ADOPT: An Improved Adam Algorithm That Converges to Any $β_2$ at Optimal Rate
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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
本研究提出了一种新自适应梯度方法ADOPT，解决了Adam优化算法在超参数选择上的非收敛问题。ADOPT在不依赖梯度噪声假设的情况下，以最优收敛速率实现收敛，实验结果表明其在多种任务中优于Adam及其变种。
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关键要点
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本研究提出了一种新自适应梯度方法ADOPT。
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ADOPT解决了Adam优化算法在选择超参数β2时的非收敛问题。
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ADOPT在不依赖于梯度噪声假设的情况下，以最优收敛速率实现收敛。
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实验结果表明，ADOPT在图像分类、生成建模、自然语言处理和深度强化学习等任务中优于Adam及其变种。
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