arXiv · cs.AI· M. Harper Langston·· 3 天前AI 评分26
学习优化器调度中的乘法与加法状态耦合研究
Multiplicative vs. Additive State Coupling in Learned Optimizer Schedules
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：M. Harper Langston
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.32801v1
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AI 导读
研究通过反向传播展开的经典求解器，学习 MAX-CUT 连续罚松弛的调度。状态自适应的双线性（乘法）调度可分布外泛化，在 15 个种子上优于未训练基线（t=4.1）；相同输入输出头的加法消融在分布内与双线性无统计差异，但分布外表现差于自身基线（t=-11.7）。该差异在 30 轮 weight-decay 扫描中持续存在，表明求解器状态进入调度的方式（而非状态自适应性本身）是与分布外迁移相关的架构区别。
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