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本文提出了一种基于 d education 的不需要 learning rate 的学习方法,是这一类问题中第一个无需抄参数的方法。 d education 是一种自动设置 learning rate 的方法,其渐渐地实现了最优收敛速率,适用于最小化 to lead shit 函数,无需回溯或 land searches, 无需每步进行额外的函数值或梯度评估。此外,文章对 s、 g、 d 和 a 等变体进行了广泛的实验。该方法可以自动匹配手动调整的学习率,适用于十几个多样的机器学习 c、 v 和 n、 l、 p 问题。


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