論文の概要: Stochastic Adaptive Gradient Descent Without Descent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.14969v1
• Date: Thu, 18 Sep 2025 14:02:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-19 17:26:53.253334
• Title: Stochastic Adaptive Gradient Descent Without Descent
• Title（参考訳）: 確率的適応型グラディエント染料
• Authors: Jean-François Aujol, Jérémie Bigot, Camille Castera,
• Abstract要約: 本稿では,1次オラクルのみを用いて目的関数の局所的幾何を利用する,勾配付き凸最適化のための新しい適応的なステップサイズ戦略を提案する。 様々な仮定の下で、勾配降下の収束とステップ化を証明し、チューニングされたベースラインと競合することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9499120576896232
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a new adaptive step-size strategy for convex optimization with stochastic gradient that exploits the local geometry of the objective function only by means of a first-order stochastic oracle and without any hyper-parameter tuning. The method comes from a theoretically-grounded adaptation of the Adaptive Gradient Descent Without Descent method to the stochastic setting. We prove the convergence of stochastic gradient descent with our step-size under various assumptions, and we show that it empirically competes against tuned baselines.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,一階確率オラクルを用いてのみ対象関数の局所的幾何を利用するとともに,ハイパーパラメータチューニングを伴わない凸最適化のための適応的なステップサイズ戦略を提案する。 この手法は、確率的な設定に適応的グラディエントDescent Without Descent 法を適応的に適応させることから導かれる。 様々な仮定の下で確率勾配勾配の収束をステップサイズで証明し、チューニングベースラインに対して経験的に競合することを示す。

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