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A Polyak-Ruppert Central Limit Theorem for SA-Adam with Momentum and Non-Convergent Adaptive Preconditioning

Sunyoung An · Xiaoming Huo首次提交 2026-06-15 · 修订 2026-06-15 · v1arXiv预印本

带动量与非收敛自适应预条件的 SA-Adam 的 Polyak-Ruppert 中心极限定理AI 解读

Adaptive optimizers combining preconditioning, momentum, and weight decay (Adam and AdamW) are, under Polyak-Ruppert averaging, candidate engines for one-pass inference. Does the averaged iterate keep the classical Polyak-Ruppert central limit theorem (CLT), with sandwich covariance $H^{-1}SH^{-1}$ (Hessian $H$ , gradient covariance $S$ ), under momentum and non-convergent preconditioning? The preconditioner-only analysis does not carry over: with momentum the canonical…Adaptive optimizers combining preconditioning, momentum, and weight decay (Adam and AdamW) are, under Polyak-Ruppert averaging, candidate engines for one-pass inference. Does the averaged iterate keep the classical Polyak-Ruppert central limit theorem (CLT), with sandwich covariance $H^{-1}SH^{-1}$ (Hessian $H$, gradient covariance $S$), under momentum and non-convergent preconditioning? The preconditioner-only analysis does not carry over: with momentum the canonical…

结构变化与时变参数正则化与变量选择稳健标准误

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-12

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