Muon-C：面向卷积核的算子对齐Muon优化器
原文标题：Muon-C: Operator-Aligned Muon for Convolutional Kernels
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论文提出Muon-C，将卷积核动量表示为频率通道传递矩阵并独立极化，通过临界傅里叶网格将更新精确返回原始有限核支撑。该方法在CIFAR-10流匹配上以40k迭代达到9.87 FID，远优于展开Muon的22.26和Adam的51.31，且以更少FLOPs达到同等质量。
- 问题
- Muon 的几何依赖矩阵表示，卷积展开描述的是局部 patch 映射而非卷积算子。
- 方法
- 将卷积核动量表示为频率通道传递矩阵并分块极化，用临界傅里叶网格精确返回原核支撑。
- 结果
- CIFAR-10 流匹配 40k 迭代达 9.87 FID，对比展开 Muon 的 22.26 与 Adam 的 51.31，仅需 0.62×/0.64× FLOPs。
- 影响
- 为卷积网络训练提供算子对齐的优化器，同等质量下显著省算力，可直接替换现有 Muon 流程。
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