How the Optimizer Shapes Learned Solutions in Equivariant Neural Networks
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En 3 lignesÉtude comparative de Muon vs Adam sur réseaux de neurones équivariants (ModelNet40, données moléculaires). Muon surpasse Adam systématiquement. Analyse Hessienne et spectrale révèle que Muon produit des surfaces de perte plus régulières et des représentations de rang effectif plus élevé.Lire la source
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Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain