新研究给出随机动量优化方法的计算效率下界

摘要与判断

一项新研究证明，随机重球法和加速随机梯度下降在达到目标损失时存在计算效率下界，衡量的是总计算量而非串行训练步数。这个结果直接影响机器学习优化理论与训练基础设施判断，提示动量方法带来的收益未必等同于实际计算成本的同等节省。

Topics

引用和原文

• Momentum accelerates training, but are the savings compute or serial runtime? New work: we prove compute-efficiency lower bounds for stochastic Heavy Ball and Accelerated SGD
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