論文の概要: Gradient Descent Algorithm Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.20725v1
• Date: Tue, 25 Nov 2025 09:30:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-27 18:37:58.791979
• Title: Gradient Descent Algorithm Survey
• Title（参考訳）: Gradient Descent Algorithm Survey
• Authors: Deng Fucheng, Wang Wanjie, Gong Ao, Wang Xiaoqi, Wang Fan,
• Abstract要約: この記事では、SGD、Mini-batch SGD、Momentum、Adam、Lionの5つの主要なアルゴリズムに焦点を当てる。 アルゴリズムのコアとなる利点、制限、そして重要な実践的推奨を体系的に分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Focusing on the practical configuration needs of optimization algorithms in deep learning, this article concentrates on five major algorithms: SGD, Mini-batch SGD, Momentum, Adam, and Lion. It systematically analyzes the core advantages, limitations, and key practical recommendations of each algorithm. The research aims to gain an in-depth understanding of these algorithms and provide a standardized reference for the reasonable selection, parameter tuning, and performance improvement of optimization algorithms in both academic research and engineering practice, helping to solve optimization challenges in different scales of models and various training scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ディープラーニングにおける最適化アルゴリズムの実践的な設定ニーズに着目し、SGD、Mini-batch SGD、Momentum、Adam、Lionの5つの主要なアルゴリズムに焦点を当てる。 アルゴリズムのコアとなる利点、制限、そして重要な実践的推奨を体系的に分析する。 本研究は,これらのアルゴリズムを深く理解し,適切な選択,パラメータチューニング,最適化アルゴリズムの性能向上の基準を提供することを目的としており,様々なモデルのスケールや様々なトレーニングシナリオにおける最適化課題の解決を支援している。

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