Learning Curves of Stochastic Gradient Descent in Kernel Regression
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Zhang, Haihan, Lin, Weicheng, Liu, Yuanshi, Fang, Cong |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Scaling Law for Stochastic Gradient Descent in Quadratically Parameterized Linear Regression
von: Ding, Shihong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ding, Shihong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Optimal Algorithms in Linear Regression under Covariate Shift: On the Importance of Precondition
von: Liu, Yuanshi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Yuanshi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Optimality of (Accelerated) SGD for High-Dimensional Quadratic Optimization
von: Zhang, Haihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Haihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
AdaPM: a Partial Momentum Algorithm for LLM Training
von: Zhang, Yimu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Yimu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Stochastic Gradient Descent for Nonparametric Additive Regression
von: Chen, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
What Makes a Strong Model? A Unified Spectral Analysis of Knowledge Transfer over High-dimensional Linear Regression
von: Wu, Wendao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wu, Wendao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Learning Operators by Regularized Stochastic Gradient Descent with Operator-valued Kernels
von: Yang, Jia-Qi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Jia-Qi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Exponential Convergence of (Stochastic) Gradient Descent for Separable Logistic Regression
von: Kale, Sacchit, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kale, Sacchit, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Truncated Kernel Stochastic Gradient Descent on Spheres
von: Bai, Jinhui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bai, Jinhui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stochastic Smoothed Gradient Descent Ascent for Federated Minimax Optimization
von: Shen, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Shen, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Fast Robust Kernel Regression through Sign Gradient Descent with Early Stopping
von: Allerbo, Oskar
Veröffentlicht: (2023)
von: Allerbo, Oskar
Veröffentlicht: (2023)
A Bootstrap Perspective on Stochastic Gradient Descent
von: Lan, Hongjian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lan, Hongjian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Personalized Federated Learning with Exact Stochastic Gradient Descent
von: Nikoloutsopoulos, Sotirios, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Nikoloutsopoulos, Sotirios, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Towards Learning Stochastic Population Models by Gradient Descent
von: Kreikemeyer, Justin N., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kreikemeyer, Justin N., et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Comprehensive Analysis on the Learning Curve in Kernel Ridge Regression
von: Cheng, Tin Sum, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cheng, Tin Sum, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stochastic Adaptive Gradient Descent Without Descent
von: Aujol, Jean-François, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Aujol, Jean-François, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Beyond Cross-Validation: Adaptive Parameter Selection for Kernel-Based Gradient Descents
von: Liu, Xiaotong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liu, Xiaotong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
On the Generalization of Stochastic Gradient Descent with Momentum
von: Ramezani-Kebrya, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2018)
von: Ramezani-Kebrya, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2018)
Mild Over-Parameterization Benefits Asymmetric Tensor PCA
von: Ding, Shihong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ding, Shihong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Stochastic Gradient Descent for Gaussian Processes Done Right
von: Lin, Jihao Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Lin, Jihao Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Adaptive Kernel Selection for Stein Variational Gradient Descent
von: Melcher, Moritz, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Melcher, Moritz, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Minimax Optimal Convergence of Gradient Descent in Logistic Regression via Large and Adaptive Stepsizes
von: Zhang, Ruiqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Ruiqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Limited Memory Online Gradient Descent for Kernelized Pairwise Learning with Dynamic Averaging
von: AlQuabeh, Hilal, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: AlQuabeh, Hilal, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Descend or Rewind? Stochastic Gradient Descent Unlearning
von: Mu, Siqiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mu, Siqiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adjacent Leader Decentralized Stochastic Gradient Descent
von: He, Haoze, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: He, Haoze, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Bolstering Stochastic Gradient Descent with Model Building
von: Birbil, S. Ilker, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Birbil, S. Ilker, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Statistical Inference for Differentially Private Stochastic Gradient Descent
von: Xia, Xintao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xia, Xintao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Online Statistical Inference for Contextual Bandits via Stochastic Gradient Descent
von: Chang, Xiangyu, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Chang, Xiangyu, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Changing the Kernel During Training Leads to Double Descent in Kernel Regression
von: Allerbo, Oskar
Veröffentlicht: (2023)
von: Allerbo, Oskar
Veröffentlicht: (2023)
Geometrically Inspired Kernel Machines for Collaborative Learning Beyond Gradient Descent
von: Kumar, Mohit, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kumar, Mohit, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stochastic Gradient Descent with Strategic Querying
von: Jiang, Nanfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jiang, Nanfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Stochastic Gradient Descent with Adaptive Data
von: Che, Ethan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Che, Ethan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Noise Balance and Stationary Distribution of Stochastic Gradient Descent
von: Ziyin, Liu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ziyin, Liu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Trained Mamba Emulates Online Gradient Descent in In-Context Linear Regression
von: Jiang, Jiarui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jiang, Jiarui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Tight Bounds for Logistic Regression with Large Stepsize Gradient Descent in Low Dimension
von: Crawshaw, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Crawshaw, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Parameter Symmetry and Noise Equilibrium of Stochastic Gradient Descent
von: Ziyin, Liu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ziyin, Liu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Sampling from Gaussian Process Posteriors using Stochastic Gradient Descent
von: Lin, Jihao Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Lin, Jihao Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
An Energy-Based Self-Adaptive Learning Rate for Stochastic Gradient Descent: Enhancing Unconstrained Optimization with VAV method
von: Zhang, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Trustworthiness of Stochastic Gradient Descent in Distributed Learning
von: Li, Hongyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Hongyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Transformers Efficiently Perform In-Context Logistic Regression via Normalized Gradient Descent
von: Zhang, Chenyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Chenyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Ähnliche Einträge
-
Scaling Law for Stochastic Gradient Descent in Quadratically Parameterized Linear Regression
von: Ding, Shihong, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Optimal Algorithms in Linear Regression under Covariate Shift: On the Importance of Precondition
von: Liu, Yuanshi, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
The Optimality of (Accelerated) SGD for High-Dimensional Quadratic Optimization
von: Zhang, Haihan, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
AdaPM: a Partial Momentum Algorithm for LLM Training
von: Zhang, Yimu, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Stochastic Gradient Descent for Nonparametric Additive Regression
von: Chen, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2024)