本文探讨了随机放缩和动量方法在非光滑非凸优化中的应用，特别是在神经网络训练中的影响。研究表明，使用指数分布的随机缩放更新可以优化复杂的损失函数，提高收敛性。同时，随机动量算法能够更快地逃离鞍点，理论分析验证了其有效性。
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