突破随机优化问题中的重尾噪声障碍

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

我们针对具有结构密度的重尾噪声的随机优化问题展开研究，证明在随机梯度具有有限阶矩（α ∈ (1, 2]）时，可以获得比 Ο(K^(-2 (α - 1)/α))...

该研究探讨了具有结构密度的重尾噪声的随机优化问题，证明了在随机梯度具有有限阶矩时可以获得更快的收敛速率，并使用平滑的中值均值稳定随机梯度来实现这些结果。同时，该研究还将其纳入剪辑随机梯度下降和剪辑随机次梯度均值，并推导出了新的高概率复杂度界限。

中值均值稳定随机梯度 剪辑随机梯度下降 复杂度界限 收敛速率 随机优化问题
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