报告人：彭涵阳
报告地点：腾讯会议ID：889-864-8458，会议密码：115119
报告时间：2025年10月13日星期一09:00-10:00
邀请人：徐东坡
报告摘要：
Adam优化器虽在实践中广受赞誉，但其复杂的理论证明一直是个挑战。传统视角将其视为带动量的预条件SGD，导致分析冗长晦涩。本报告将分享一项突破性研究：我们通过将Adam重新阐释为一种“类符号优化器”，开创了一种更简单、更直观的理论分析框架。在此新视角下，我们于更温和的假设下，首次证明了Adam达到最优收敛速率，结果优于先前理论。报告还将揭示动量在确保收敛中的关键作用，并为学习率调优提供实用见解，有力弥合了理论与实践的鸿沟。
主讲人简介：
彭涵阳，鹏城实验室副研究员，博士生导师，博士毕业于中科院自动化所模式识别国家重点实验室，长期从事机器学习优化理论，大模型优化算法，分布式学习等方面的研究。主持博士后面上基金，广东省自然科学基金，国家自然科学基金项目等多项基金。作为项目负责人主持1项国家实验室重大攻关项目，以项目骨干身份参与2项国家实验室重大攻关项目。以第一作者和通讯作者在TPAMI、TNNLS、TIP、NeurIPS、ICCV、AAAI等顶级期刊和会议发表论文10+篇。担任PRCV 2023、GHMIC 2024等重要会议的组委会成员，担任NeurIPS 2024-2025、ICML 2025等国际顶级会议的领域主席。研制的重要算法在GitHub上获得10000+ stars。
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