論文の概要: Optimization Benchmark for Diffusion Models on Dynamical Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.19376v1
• Date: Wed, 22 Oct 2025 08:50:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:15.437949
• Title: Optimization Benchmark for Diffusion Models on Dynamical Systems
• Title（参考訳）: 力学系の拡散モデルに対する最適化ベンチマーク
• Authors: Fabian Schaipp,
• Abstract要約: 本稿では,フロートラジェクトリをデノナイズする拡散モデルをトレーニングするための最近の最適化アルゴリズムをベンチマークする。 私たちは、MuonとSOAPがAdamWの非常に効率的な代替品であること(18%の最終損失)を観察します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1603243575080533
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The training of diffusion models is often absent in the evaluation of new optimization techniques. In this work, we benchmark recent optimization algorithms for training a diffusion model for denoising flow trajectories. We observe that Muon and SOAP are highly efficient alternatives to AdamW (18% lower final loss). We also revisit several recent phenomena related to the training of models for text or image applications in the context of diffusion model training. This includes the impact of the learning-rate schedule on the training dynamics, and the performance gap between Adam and SGD.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルの訓練は、しばしば新しい最適化手法の評価に欠かせない。 本研究では,フロートラジェクトリを識別する拡散モデルをトレーニングするための最近の最適化アルゴリズムをベンチマークする。 我々は、MuonとSOAPがAdamWの非常に効率的な代替品であることを観察する(18%の損失)。 また,拡散モデルトレーニングの文脈において,テキストや画像のモデルのトレーニングに関する最近のいくつかの現象を再考する。 これには、トレーニングダイナミクスに対する学習速度スケジュールの影響や、AdamとSGDのパフォーマンスギャップが含まれている。

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