論文の概要: ANO : Faster is Better in Noisy Landscape

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.18258v2
• Date: Mon, 10 Nov 2025 15:31:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 14:56:00.072773
• Title: ANO : Faster is Better in Noisy Landscape
• Title（参考訳）: ANO : 騒音の多い景観の高速化
• Abstract要約: ノイズの多い環境で瞬間運動量を切り離す小説「Ano」を紹介します。 アノログは、勾配強化学習のようなノイズの多い非定常的な体制においてかなりの利益をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Stochastic optimizers are central to deep learning, yet widely used methods such as Adam and Adan can degrade in non-stationary or noisy environments, partly due to their reliance on momentum-based magnitude estimates. We introduce Ano, a novel optimizer that decouples direction and magnitude: momentum is used for directional smoothing, while instantaneous gradient magnitudes determine step size. This design improves robustness to gradient noise while retaining the simplicity and efficiency of first-order methods. We further propose Anolog, which removes sensitivity to the momentum coefficient by expanding its window over time via a logarithmic schedule. We establish non-convex convergence guarantees with a convergence rate similar to other sign-based methods, and empirically show that Ano provides substantial gains in noisy and non-stationary regimes such as reinforcement learning, while remaining competitive on low-noise tasks.
• Abstract（参考訳）: 確率的オプティマイザは深層学習の中心であるが、アダムやアダンのような広く使われている手法は、運動量に基づく等級推定に依存するため、非定常的あるいはノイズの多い環境で分解することができる。 我々は、方向と大きさを分離する新しいオプティマイザであるAnoを紹介し、モーメントは方向の平滑化に使用され、一方、瞬時勾配のマグニチュードはステップサイズを決定する。 この設計は、一階法の単純さと効率を保ちながら、勾配雑音に対する堅牢性を向上させる。 さらに,時間とともにウィンドウを拡大することで運動量係数に対する感度を除去するAnologを提案する。 我々は,他の手話法と類似した収束率で非凸収束保証を確立するとともに,Anoが低雑音タスクにおいて競争力を維持しながら,強化学習のような雑音や非定常的体制において大きな利益をもたらすことを実証的に示す。

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