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神经网络训练中的并行信任区域方法：超越传统方法
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种新的神经网络训练方法，使用APTS和可并行化的加法域分解方法。该方法在TR框架上构建，全局收敛到最小化器，无需超参数调优。通过实验证明了APTS训练方法的能力、优势和局限性，并与其他方法进行了比较。
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关键要点
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提出了一种新的神经网络训练方法，使用加法预条件化信任域策略（APTS）。
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该方法基于可并行化的加法域分解方法应用于神经网络参数。
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构建在TR框架之上，确保全局收敛到最小化器。
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消除了超参数调优的需求，TR算法自动确定每次迭代的步长。
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通过数值实验验证了APTS训练方法的能力、优势和局限性。
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与广泛使用的训练方法（如SGD、Adam、LBFGS和标准TR方法）进行了比较。
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