MGO-SC：动量引导优化器为 Adam 更新加符号一致性门控
原文标题：Moment-Guided Optimizers for Noisy Deep Learning: MGO-SC as a Simple Consistency Gate for Adam-Style Updates
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论文研究 MGO-SC，一种对 Adam 类优化器的轻量改造，利用符号指数移动平均构造逐坐标一致性门控，抑制梯度符号不稳的坐标。作者提出保均值变体以维持整体步长，在 CIFAR-10/ResNet-18 的对称与非对称标签噪声下稳定优于 AdamW 基线。
- 问题
- Adam 类优化器在梯度符号不稳的高噪声、标签噪声场景下表现退化。
- 方法
- 用符号 EMA 构造逐坐标一致性门控，并以保均值变体重新分配信任而不改变整体步长。
- 结果
- CIFAR-10/ResNet-18 上 40% 对称噪声提升 1.4 个点，Wilcoxon p<0.01。
- 影响
- 几乎零成本替换 AdamW 即可在噪声数据上稳定涨点，适合直接接入现有训练脚本。
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