論文の概要: Evolution of Optimization Methods: Algorithms, Scenarios, and Evaluations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.12968v1
• Date: Tue, 14 Apr 2026 17:01:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-15 19:11:32.575152
• Title: Evolution of Optimization Methods: Algorithms, Scenarios, and Evaluations
• Title（参考訳）: 最適化手法の進化:アルゴリズム,シナリオ,評価
• Authors: Tong Zhang, Jiangning Zhang, Zhucun Xue, Juntao Jiang, Yicheng Xu, Chengming Xu, Teng Hu, Xingyu Xie, Xiaobin Hu, Yabiao Wang, Yong Liu, Shuicheng Yan,
• Abstract要約: 勾配勾配降下法(SGD)とアダム(Adam)による1次勾配勾配降下法は、現代の訓練パイプラインの基礎となる。 大規模モデルトレーニング、厳格なプライバシ要件、分散学習パラダイムは、プライバシ保護とメモリ効率に関する従来のアプローチにおける重要な制限を明らかにする。 深層学習最適化アルゴリズムの進化軌道を振り返って分析し、様々なモデルアーキテクチャやトレーニングシナリオの主流を包括的に評価する。 我々は、重要な新興トレンドと基本設計のトレードオフを抽出し、将来の研究の有望な方向性を示唆する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.44542103979735
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Balancing convergence speed, generalization capability, and computational efficiency remains a core challenge in deep learning optimization. First-order gradient descent methods, epitomized by stochastic gradient descent (SGD) and Adam, serve as the cornerstone of modern training pipelines. However, large-scale model training, stringent differential privacy requirements, and distributed learning paradigms expose critical limitations in these conventional approaches regarding privacy protection and memory efficiency. To mitigate these bottlenecks, researchers explore second-order optimization techniques to surpass first-order performance ceilings, while zeroth-order methods reemerge to alleviate memory constraints inherent to large-scale training. Despite this proliferation of methodologies, the field lacks a cohesive framework that unifies underlying principles and delineates application scenarios for these disparate approaches. In this work, we retrospectively analyze the evolutionary trajectory of deep learning optimization algorithms and present a comprehensive empirical evaluation of mainstream optimizers across diverse model architectures and training scenarios. We distill key emerging trends and fundamental design trade-offs, pinpointing promising directions for future research. By synthesizing theoretical insights with extensive empirical evidence, we provide actionable guidance for designing next-generation highly efficient, robust, and trustworthy optimization methods. The code is available at https://github.com/APRIL-AIGC/Awesome-Optimizer.
• Abstract（参考訳）: 収束速度、一般化能力、計算効率のバランスをとることは、ディープラーニング最適化における中核的な課題である。 確率勾配降下(SGD)とアダム(Adam)によりエピトマイズされた一階勾配降下法は、現代の訓練パイプラインの基礎となる。 しかし、大規模なモデルトレーニング、厳密な差分プライバシー要件、分散学習パラダイムは、プライバシ保護とメモリ効率に関する従来のアプローチにおいて重要な制限を露呈する。 これらのボトルネックを軽減するため、研究者は2階最適化手法を探索し、1階性能天井を越え、ゼロ階法は大規模トレーニングに固有のメモリ制約を軽減するために再帰する。 このような方法論の普及にもかかわらず、この分野には、基礎となる原則を統一し、これらの異なるアプローチのためのアプリケーションシナリオを規定する密集したフレームワークが欠けている。 本研究では,ディープラーニング最適化アルゴリズムの進化軌道を遡って解析し,多種多様なモデルアーキテクチャやトレーニングシナリオにまたがる主要な最適化アルゴリズムの包括的評価を行う。 我々は、重要な新興トレンドと基本設計のトレードオフを抽出し、将来の研究の有望な方向性を示唆する。 理論的な洞察を広範な実証的な証拠で合成することにより、我々は次世代の高効率で堅牢で信頼性の高い最適化手法を設計するための実用的なガイダンスを提供する。 コードはhttps://github.com/APRIL-AIGC/Awesome-Optimizerで公開されている。

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