arXiv cs.LG· Utkarsh Grover, Wyatt Mackey, Kaixun Hua, J. Morris Chang, Xiaomin Lin·· 6 小时前AI 评分17
ORACLE：面向约束学习的优化器相对对齐方法
ORACLE: Optimizer-Relative Alignment for Constrained LEarning
AI 导读
研究者提出 ORACLE，一种在优化器更新后评估约束兼容性的约束学习方法，通过异构约束族的联合端点线性化审视优化器实际步长，并在优化器自身几何中构建对齐、限制其权限、验证后才提交。在八个偏微分方程基准和四种优化器上，ORACLE 在 94% 的配置中优于或持平原生优化器，跨模型分析中 92% 的配置表现一致。
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