Stochastic Saddle Avoidance Beyond Unit Excitation and Smoothness: A Pathwise Lyapunov-Perron Framework

arXiv stat.ML ・ 2026-08-04

AI による要約

確率的最適化において局所的なサドル点を回避するための一般的な条件である単位励起（UE）の仮定を取り除き、より広範なノイズ構造に対応するパスワイズ条件を証明している。過剰パラメータ化モデルや有限和問題など、従来のUEが満たされない現実的なシナリオにおける最適化アルゴリズムの挙動を保証する。

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