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标准梯度全部
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的非均匀光滑条件下的优化方法，通过限制沿轨迹的梯度，获得更强的凸优化和非凸优化问题的结果。证明了（随机）梯度下降和 Nesterov 加速梯度法在这种光滑条件下的收敛率，不需要梯度剪裁，并允许在随机场景中的有界方差的重尾噪声。
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关键要点
- 介绍了一种新的非均匀光滑条件下的优化方法。
- 开发了一种简单有效的分析技术来限制沿轨迹的梯度。
- 获得了更强的凸优化和非凸优化问题的结果。
- 证明了（随机）梯度下降和 Nesterov 加速梯度法在一般光滑条件下的收敛率。
- 不需要梯度剪裁，允许在随机场景中的有界方差的重尾噪声。
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