On momentum methods and acceleration in stochastic optimization - Microsoft Research
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On momentum methods and acceleration in stochastic optimization - Microsoft Research
It is well known that momentum gradient methods (e.g., Polyak’s heavy ball, Nesterov’s acceleration) yield significant improvements over vanilla gradient descent in deterministic optimization (i.e., where we have access to exact gradient of the function to be minimized). However, there is widespread sentiment that these momentum methods are ...
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