Optimizing Machine Learning Training with Metagradient Descent

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内容提要

本研究提出了一种元梯度下降(MGD)方法,旨在优化大规模机器学习模型的训练配置。MGD通过高效计算元梯度和“平滑模型训练”框架,在数据集选择和学习率调度方面显著提升了效果,优于现有的数据中毒攻击。

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