arXiv · cs.AI· Neil Walton·· 14 天前AI 评分33
基于随机微变的率转移方法：分析随机梯度下降的收敛速率
A Rate Transfer Method: Convergence Rates in Stochastic Gradient Descent via Stochastic Calculus
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Neil Walton
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2610.18739v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
论文提出一种率转移方法，将关联随机微分方程（SDE）的有限时间 Lyapunov 估计转化为随机梯度算法的有限时间收敛界。在一般的矩条件与光滑性假设下，随机梯度法的收敛分析可归结为验证 SDE 的 Lyapunov 生成元不等式这一微积分论证。该方法既复现了经典随机梯度方法的已有收敛速率，也为新优化算法的收敛率证明提供了途径。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org