11:05
arXiv cs.LG@Marcelina Marjankowska, Valerio Modugno, Paolo Barucca
推荐理由：这篇论文分析了SGD和Adam训练中Hessian特征向量的不同行为，发现Adam会让少量参数主导曲率方向，直观解释了为什么两种优化器训练结果不同。
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6月30日
11:05
该论文研究训练过程中Hessian矩阵领先特征向量的动态演化。作者在多层感知机分类任务上，通过位移和逆参与率两个统计量跟踪特征向量变化。结果显示SGD训练下曲率方向逐渐趋于稳定，而Adam则持续重组特征向量。Adam还表现出局部化现象，少量参数主导领先曲率方向。这些发现揭示了优化器差异对训练轨迹的影响。
6月25日
10:31
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arXiv cs.LG@Alexander Hägele, Alejandro Hernández-Cano, Atli Kosson, Martin Jaggi
推荐理由：这篇论文提出了一种简单通用的优化器改进方案，能解耦权重幅度和方向，消除权重衰减和warmup，在Adam和Muon上都有效，值得关注。
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
6月12日
12:57
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6月11日
15:28
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15:07
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5月20日
10:11
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arXiv cs.AI@Thomas Massena, Corentin Friedrich, Mathieu Serrurier
精选
推荐理由：这篇论文解决了优化器几何结构固定、无法适应问题几何的问题，做深度学习训练和优化器研究的开发者可以直接参考其自适应方法，有望提升模型训练效率。