arXiv cs.LG· Utkarsh Grover, Wyatt Mackey, Kaixun Hua, J. Morris Chang, Xiaomin Lin·· 26 天前AI 评分34
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
研究人员提出约束学习方法 ORACLE，在优化器完成参数更新后评估约束兼容性，解决动量与自适应缩放等机制改变约束信号的问题。该方法在优化器自身几何中通过异构约束族的联合端点线性化构建对齐，并经权限限制与验证后提交更新。在 8 个偏微分方程基准和 4 种优化器的测试中，ORACLE 在 94% 的配置下提升或持平原生优化器表现，跨模型分析达 92%。
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