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梯度正则化牛顿法最小化准自协调函数
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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
该研究提出了一种算法，结合了随机梯度下降和拟牛顿法，通过维护和操作每个贡献函数的独立 Hessian 近似值实现不同方法的统一。该算法适用于高维度优化问题，通过在共享的低维度子空间中存储和操作这些二次近似值，保持了计算可行性和限制了内存需求。实验结果表明该算法在七个不同的优化问题上有改进收敛表现，已发布为开源软件包。
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关键要点
- 该研究提出了一种结合随机梯度下降和拟牛顿法的算法。
- 算法通过维护和操作每个贡献函数的独立 Hessian 近似值实现不同方法的统一。
- 适用于高维度优化问题，存储和操作二次近似值在共享的低维度子空间中。
- 保持计算可行性，限制内存需求，且需要很少或不需要调整超参数。
- 与早期随机二阶技术不同，该算法不将每个贡献函数的 Hessian 视为完整 Hessian 的噪声近似。
- 在七个不同的优化问题上进行了实验，显示出改进的收敛表现。
- 算法已发布为开源 Python 和 MATLAB 软件包。
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