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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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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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标签

APTS TR框架 加法域分解 神经网络 神经网络训练 超参数调优
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