RESEARCHarXiv CS.LG·5/4/2026
Information-Theoretic Generalization Bounds for Stochastic Gradient Descent with Predictable Virtual Noise
Dieser Artikel führt vorhersehbare, geschichtsadaptive virtuelle Störungen ein, um informations-theoretische Generalisierungsgrenzen für den Stochastischen Gradientenabstieg zu verbessern. Dieser neue Ansatz ermöglicht es den Störungkovarianzen, dynamisch von der früheren SGD-Historie abzuhängen, wodurch Einschränkungen bestehender Methoden, die feste Kovarianzen erfordern, behoben werden.
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