Faster Acceleration for Steepest Descent
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Bai, Cedar Site, Bullins, Brian |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Tight Lower Bounds under Asymmetric High-Order Hölder Smoothness and Uniform Convexity
di: Bai, Cedar Site, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bai, Cedar Site, et al.
Pubblicazione: (2024)
Federated Composite Saddle Point Optimization
di: Bai, Site, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Bai, Site, et al.
Pubblicazione: (2023)
Stacey: Promoting Stochastic Steepest Descent via Accelerated $\ell_p$-Smooth Nonconvex Optimization
di: Luo, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Luo, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Online Min-Max Optimization: From Individual Regrets to Cumulative Saddle Points
di: Vyas, Abhijeet, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Vyas, Abhijeet, et al.
Pubblicazione: (2026)
Convergence of Steepest Descent and Adam under Non-Uniform Smoothness
di: Vaswani, Sharan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Vaswani, Sharan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Faster Convergence of Stochastic Accelerated Gradient Descent under Interpolation
di: Mishkin, Aaron, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mishkin, Aaron, et al.
Pubblicazione: (2024)
Preconditioned Norms: A Unified Framework for Steepest Descent, Quasi-Newton and Adaptive Methods
di: Veprikov, Andrey, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Veprikov, Andrey, et al.
Pubblicazione: (2025)
Faster Convergence of Riemannian Stochastic Gradient Descent with Increasing Batch Size
di: Oowada, Kanata, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Oowada, Kanata, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enhancing Stochastic Gradient Descent: A Unified Framework and Novel Acceleration Methods for Faster Convergence
di: Deng, Yichuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Deng, Yichuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Anytime Acceleration of Gradient Descent
di: Zhang, Zihan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Zihan, et al.
Pubblicazione: (2024)
SPGD: Steepest Perturbed Gradient Descent Optimization
di: Vahedi, Amir M., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Vahedi, Amir M., et al.
Pubblicazione: (2024)
Armijo Line-search Can Make (Stochastic) Gradient Descent Provably Faster
di: Vaswani, Sharan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Vaswani, Sharan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Model Immunization from a Condition Number Perspective
di: Zheng, Amber Yijia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zheng, Amber Yijia, et al.
Pubblicazione: (2025)
Provably Faster Gradient Descent via Long Steps
di: Grimmer, Benjamin
Pubblicazione: (2023)
di: Grimmer, Benjamin
Pubblicazione: (2023)
Stochastic Subspace Descent Accelerated via Bi-fidelity Line Search
di: Cheng, Nuojin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cheng, Nuojin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Noise-adaptive, Problem-adaptive (Accelerated) Stochastic Gradient Descent
di: Vaswani, Sharan, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Vaswani, Sharan, et al.
Pubblicazione: (2021)
Can Entry-Wise Clipping Give Spectral Control of Stochastic Gradients?
di: Song, Zitao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Song, Zitao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Increasing Both Batch Size and Learning Rate Accelerates Stochastic Gradient Descent
di: Umeda, Hikaru, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Umeda, Hikaru, et al.
Pubblicazione: (2024)
Hamiltonian Descent Algorithms for Optimization: Accelerated Rates via Randomized Integration Time
di: Fu, Qiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fu, Qiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
PowerStep: Memory-Efficient Adaptive Optimization via $\ell_p$-Norm Steepest Descent
di: Lu, Yao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lu, Yao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Beyond First-Order Methods for $\ell_p$-Structured Non-Monotone Variational Inequalities
di: Vyas, Abhijeet, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Vyas, Abhijeet, et al.
Pubblicazione: (2026)
Mirror-Free Proximal Methods
di: Vyas, Abhijeet, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Vyas, Abhijeet, et al.
Pubblicazione: (2026)
Stochastic Adaptive Gradient Descent Without Descent
di: Aujol, Jean-François, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Aujol, Jean-François, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Mirror Descent Perspective of Smoothed Sign Descent
di: Wang, Shuyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Shuyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
The Method of Infinite Descent
di: Batley, Reza T., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Batley, Reza T., et al.
Pubblicazione: (2025)
Corner Gradient Descent
di: Yarotsky, Dmitry
Pubblicazione: (2025)
di: Yarotsky, Dmitry
Pubblicazione: (2025)
Random Function Descent
di: Benning, Felix, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Benning, Felix, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Local Polyak-Lojasiewicz and Descent Lemma of Gradient Descent For Overparametrized Linear Models
di: Xu, Ziqing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Ziqing, et al.
Pubblicazione: (2025)
Faster Adaptive Decentralized Learning Algorithms
di: Huang, Feihu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huang, Feihu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adaptive Conditional Gradient Descent
di: Khademi, Abbas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Khademi, Abbas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Parameter-free Mirror Descent
di: Jacobsen, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Jacobsen, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2022)
Mirror Descent on Riemannian Manifolds
di: Jiang, Jiaxin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Jiang, Jiaxin, et al.
Pubblicazione: (2026)
$k$-SVD with Gradient Descent
di: Jedra, Yassir, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jedra, Yassir, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scaling Laws for Gradient Descent and Sign Descent for Linear Bigram Models under Zipf's Law
di: Kunstner, Frederik, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kunstner, Frederik, et al.
Pubblicazione: (2025)
Gradient Descent as a Perceptron Algorithm: Understanding Dynamics and Implicit Acceleration
di: Tyurin, Alexander
Pubblicazione: (2025)
di: Tyurin, Alexander
Pubblicazione: (2025)
Muon is Provably Faster with Momentum Variance Reduction
di: Qian, Xun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Qian, Xun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Faster Fixed-Point Methods for Multichain MDPs
di: Zurek, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zurek, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2025)
Drop-Muon: Update Less, Converge Faster
di: Gruntkowska, Kaja, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gruntkowska, Kaja, et al.
Pubblicazione: (2025)
Stochastic Gradient Descent with Adaptive Data
di: Che, Ethan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Che, Ethan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Unraveling the Gradient Descent Dynamics of Transformers
di: Song, Bingqing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Song, Bingqing, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Tight Lower Bounds under Asymmetric High-Order Hölder Smoothness and Uniform Convexity
di: Bai, Cedar Site, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Federated Composite Saddle Point Optimization
di: Bai, Site, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Stacey: Promoting Stochastic Steepest Descent via Accelerated $\ell_p$-Smooth Nonconvex Optimization
di: Luo, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Online Min-Max Optimization: From Individual Regrets to Cumulative Saddle Points
di: Vyas, Abhijeet, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Convergence of Steepest Descent and Adam under Non-Uniform Smoothness
di: Vaswani, Sharan, et al.
Pubblicazione: (2026)