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自适应动量缩放的梯度下降法
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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
本文提出Grams优化算法，解决了传统深度学习算法中更新方向与幅度相互依赖的问题。Grams通过分离更新方向和动量，专注于自适应幅度缩放，展现出比Adam和Lion等优化器更快的收敛速度和更强的泛化能力，显示出在大规模机器学习中的高效优化潜力。
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关键要点
- 本文提出Grams优化算法，解决了传统深度学习算法中更新方向与幅度相互依赖的问题。
- Grams通过分离更新方向和动量，专注于自适应幅度缩放。
- Grams展现出比Adam和Lion等优化器更快的收敛速度和更强的泛化能力。
- 研究结果显示Grams在大规模机器学习中的高效优化潜力。
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