Clipped Gradient Methods for Nonsmooth Convex Optimization under Heavy-Tailed Noise: A Refined Analysis
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autore principale: | Liu, Zijian |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Nonconvex Stochastic Optimization under Heavy-Tailed Noises: Optimal Convergence without Gradient Clipping
di: Liu, Zijian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Zijian, et al.
Pubblicazione: (2024)
In-Expectation Convergence of Stochastic Gradient Methods under Heavy-Tailed Noise
di: Liu, Zijian
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Zijian
Pubblicazione: (2026)
Can Adaptive Gradient Methods Converge under Heavy-Tailed Noise? A Case Study of AdaGrad
di: Liu, Zijian
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Zijian
Pubblicazione: (2026)
Improved Last-Iterate Convergence of Shuffling Gradient Methods for Nonsmooth Convex Optimization
di: Liu, Zijian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Zijian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Revisiting Gradient Normalization and Clipping for Nonconvex SGD under Heavy-Tailed Noise: Necessity, Sufficiency, and Acceleration
di: Sun, Tao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Tao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Convergence of Clipped-SGD for Convex $(L_0,L_1)$-Smooth Optimization with Heavy-Tailed Noise
di: Chezhegov, Savelii, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chezhegov, Savelii, et al.
Pubblicazione: (2025)
Online Convex Optimization with Heavy Tails: Old Algorithms, New Regrets, and Applications
di: Liu, Zijian
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Zijian
Pubblicazione: (2025)
Second-order Optimization under Heavy-Tailed Noise: Hessian Clipping and Sample Complexity Limits
di: Sadiev, Abdurakhmon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sadiev, Abdurakhmon, et al.
Pubblicazione: (2025)
From Gradient Clipping to Normalization for Heavy Tailed SGD
di: Hübler, Florian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hübler, Florian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stochastic Weakly Convex Optimization Under Heavy-Tailed Noises
di: Zhu, Tianxi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhu, Tianxi, et al.
Pubblicazione: (2025)
An Improved Analysis of the Clipped Stochastic subGradient Method under Heavy-Tailed Noise
di: Parletta, Daniela Angela, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Parletta, Daniela Angela, et al.
Pubblicazione: (2024)
Clipping Improves Adam-Norm and AdaGrad-Norm when the Noise Is Heavy-Tailed
di: Chezhegov, Savelii, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chezhegov, Savelii, et al.
Pubblicazione: (2024)
Tight Long-Term Tail Decay of (Clipped) SGD in Non-Convex Optimization
di: Armacki, Aleksandar, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Armacki, Aleksandar, et al.
Pubblicazione: (2026)
Optimal Asynchronous Stochastic Nonconvex Optimization under Heavy-Tailed Noise
di: Wu, Yidong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wu, Yidong, et al.
Pubblicazione: (2026)
Algorithmic Stability of Stochastic Gradient Descent with Momentum under Heavy-Tailed Noise
di: Dang, Thanh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dang, Thanh, et al.
Pubblicazione: (2025)
Accelerated Convergence of Stochastic Heavy Ball Method under Anisotropic Gradient Noise
di: Pan, Rui, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Pan, Rui, et al.
Pubblicazione: (2023)
Efficient Private SCO for Heavy-Tailed Data via Averaged Clipping
di: Jin, Chenhan, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Jin, Chenhan, et al.
Pubblicazione: (2022)
Near-Optimal Decentralized Stochastic Nonconvex Optimization with Heavy-Tailed Noise
di: Wang, Menglian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Menglian, et al.
Pubblicazione: (2026)
Methods for Convex $(L_0,L_1)$-Smooth Optimization: Clipping, Acceleration, and Adaptivity
di: Gorbunov, Eduard, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gorbunov, Eduard, et al.
Pubblicazione: (2024)
Can SGD Handle Heavy-Tailed Noise?
di: Fatkhullin, Ilyas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fatkhullin, Ilyas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scale-Invariant Neural Network Optimization: Norm Geometry and Heavy-Tailed Noise
di: Zhang, Jiayu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Jiayu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Sign Operator for Coping with Heavy-Tailed Noise in Non-Convex Optimization: High Probability Bounds Under $(L_0, L_1)$-Smoothness
di: Kornilov, Nikita, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kornilov, Nikita, et al.
Pubblicazione: (2025)
High Probability Complexity Bounds for Non-Smooth Stochastic Optimization with Heavy-Tailed Noise
di: Gorbunov, Eduard, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Gorbunov, Eduard, et al.
Pubblicazione: (2021)
Sharp High-Probability Rates for Nonlinear SGD under Heavy-Tailed Noise via Symmetrization
di: Armacki, Aleksandar, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Armacki, Aleksandar, et al.
Pubblicazione: (2025)
Muon Converges under Heavy-Tailed Noise: Nonconvex Hölder-Smooth Empirical Risk Minimization
di: Iiduka, Hideaki
Pubblicazione: (2026)
di: Iiduka, Hideaki
Pubblicazione: (2026)
Sign-Based Optimizers Are Effective Under Heavy-Tailed Noise
di: Yu, Dingzhi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yu, Dingzhi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Adam-family Methods for Nonsmooth Optimization with Convergence Guarantees
di: Xiao, Nachuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Xiao, Nachuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Heavy-Tailed and Long-Range Dependent Noise in Stochastic Approximation: A Finite-Time Analysis
di: Chandak, Siddharth, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chandak, Siddharth, et al.
Pubblicazione: (2026)
Faster Gradient-Free Algorithms for Nonsmooth Nonconvex Stochastic Optimization
di: Chen, Lesi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chen, Lesi, et al.
Pubblicazione: (2023)
Smoothed Gradient Clipping and Error Feedback for Decentralized Optimization under Symmetric Heavy-Tailed Noise
di: Yu, Shuhua, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yu, Shuhua, et al.
Pubblicazione: (2023)
On the Last-Iterate Convergence of Shuffling Gradient Methods
di: Liu, Zijian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Zijian, et al.
Pubblicazione: (2024)
An Accelerated Gradient Method for Convex Smooth Simple Bilevel Optimization
di: Cao, Jincheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cao, Jincheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Revisiting the Last-Iterate Convergence of Stochastic Gradient Methods
di: Liu, Zijian, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Zijian, et al.
Pubblicazione: (2023)
Developing Lagrangian-based Methods for Nonsmooth Nonconvex Optimization
di: Xiao, Nachuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xiao, Nachuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Muon with Nesterov Momentum: Heavy-Tailed Noise and (Randomized) Inexact Polar Decomposition
di: Choudhury, Sayantan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Choudhury, Sayantan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Nesterov Finds GRAAL: Optimal and Adaptive Gradient Method for Convex Optimization
di: Borodich, Ekaterina, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Borodich, Ekaterina, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Proximal Modified Quasi-Newton Method for Nonsmooth Regularized Optimization
di: Diouane, Youssef, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Diouane, Youssef, et al.
Pubblicazione: (2024)
Zeroth-Order Methods for Stochastic Nonconvex Nonsmooth Composite Optimization
di: Chen, Ziyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Ziyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive Proximal Gradient Method for Convex Optimization
di: Malitsky, Yura, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Malitsky, Yura, et al.
Pubblicazione: (2023)
Concentration of General Stochastic Approximation Under Heavy-Tailed Markovian Noise
di: Agrawal, Shubhada, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Agrawal, Shubhada, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Nonconvex Stochastic Optimization under Heavy-Tailed Noises: Optimal Convergence without Gradient Clipping
di: Liu, Zijian, et al.
Pubblicazione: (2024) -
In-Expectation Convergence of Stochastic Gradient Methods under Heavy-Tailed Noise
di: Liu, Zijian
Pubblicazione: (2026) -
Can Adaptive Gradient Methods Converge under Heavy-Tailed Noise? A Case Study of AdaGrad
di: Liu, Zijian
Pubblicazione: (2026) -
Improved Last-Iterate Convergence of Shuffling Gradient Methods for Nonsmooth Convex Optimization
di: Liu, Zijian, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Revisiting Gradient Normalization and Clipping for Nonconvex SGD under Heavy-Tailed Noise: Necessity, Sufficiency, and Acceleration
di: Sun, Tao, et al.
Pubblicazione: (2024)