A Unified Framework for Gradient Aggregation in Multi-Objective Optimization
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En 3 lignesFramework unifié pour l'agrégation de gradients en optimisation multi-objectif. Les auteurs établissent des taux de convergence vers la stationnarité de Pareto via une condition d'alignement suffisant et montrent que les directions non-conflictuelles dans l'enveloppe convexe des gradients garantissent la convergence. Ils introduisent capped MGDA basé sur CVaR et valident sur benchmarks.Lire la source
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Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain