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可分逻辑回归边缘稳定过渡时间界研究

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2026-10-02,arXiv 发表统计机器学习论文,研究线性可分数据上梯度下降配合大常数步长 η 的逻辑回归动力学,聚焦边缘稳定现象下的过渡时间界。现有工作在 d=2 时给出 Θ(1) 界并猜想任意维度 d≥2 存在与 η 无关的界;本文通过构造匹配困难实例,证明该猜想不成立,最坏情况过渡时间为 Θ((log η)^(min{n-2, d-2}))。

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Oct 2, 2026
  1. arXiv · Statistics Machine Learning
    可分逻辑回归在边缘稳定区间的紧过渡时间界

    本文研究线性可分数据上梯度下降配合大常数步长 $\eta$ 的逻辑回归动力学,分析其边缘稳定现象下的过渡时间界。现有工作在 $d=2$ 时给出 $\Theta(1)$ 界并猜想任意维度 $d\geq2$ 存在与 $\eta$ 无关的界,本文通过构造匹配困难实例,证明该猜想不成立,最坏情况过渡时间为 $\Theta((\log\eta)^{\min\{n-2,d-2\}})$。

Heat trend

Current heat 8·Comparable peak 10(Oct 2)·Comparable change over 24 hours –

02.557.510Oct2Oct2Oct2Oct2

The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.