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arXiv 提出可微重启策略学习优化器重启规则

自适应重启对加速一阶优化方法效果关键，但现有规则几乎全靠手工设计，离散重启事件导致轨迹不可微。作者通过连续时间极限构建可微重启框架，为重启事件与优化轨迹引入代理梯度并证明收敛。在二次与线性规划上超越手工重启准则，并可从合成二次问题零样本迁移到真实数据逻辑回归。