研究发现 Muon 在非光滑优化中的局限
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研究发现 Muon 在非光滑优化中的局限
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AI 综述
Lexiao Lai、Tianyi Lin 和 Jiayu Zhang 研究了正交化动量方法 Muon，指出当动量因子固定在 β∈[0,1) 且步长依赖完整梯度历史时，Muon 对凸 Lipschitz 目标函数可能从几乎所有初始化出发都无法逼近全局最优解。论文还提出 MAGD，称其在非凸情形下保持渐近收敛，并在凸情形下达到 O(min{m,n}ε^-2) 的收敛率。 研究同时称，在动量因子随步长衰减并趋近 1、且满足有界性和正则性条件时，Muon 可恢复对非凸非光滑优化的渐近收敛。
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最新进展10月12日 12:00
《通过正交化动量进行非光滑优化》研究 Muon 的收敛条件并提出 MAGD报道时间线
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10月12日
- arXiv · Machine Learning《通过正交化动量进行非光滑优化》研究 Muon 的收敛条件并提出 MAGD
这篇论文研究正交化动量在非光滑优化中的表现，指出对任意固定动量因子 β∈[0,1)，Muon 在步长依赖完整梯度历史时，可能从几乎所有初始化出发都无法逼近凸 Lipschitz 目标的全局最优解。
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