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优化算法中的记忆如何隐式修改损失
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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
本研究探讨了深度学习优化中历史迭代对更新的影响，提出了一种新方法识别无记忆算法，并揭示了记忆对优化动态的隐性影响。研究表明，Lion算法缺乏AdamW的反正则化特性，理论上支持Lion算法具有更好的泛化性能。
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关键要点
- 本研究探讨深度学习优化中历史迭代对更新的影响及其衰减问题。
- 提出了一种识别无记忆算法的新方法，通过替换更新中的所有过去迭代为当前迭代。
- 添加基于记忆的修正项，揭示记忆对优化动态的隐性影响。
- 研究发现Lion算法缺乏AdamW的隐式反正则化特性。
- 理论上支持Lion算法具有更好的泛化性能。
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