本文介绍了一种新方法，通过估计随机优化器的稳态分布，从多条优化轨迹的集合中综合评估，解决了对深度学习优化算法有效性的理解不完整的问题。这项工作将促进深度学习优化的进一步探索。

该研究提出了一种通过分析神经网络中优化轨迹的方法来理解机制，并揭示了动量、权重衰减和批处理大小等优化选择之间的差别和相互作用。实验证明了该方法在大规模视觉和语言环境下的价值。