arXiv · cs.AI· Thibaut Boissin (IRIT), Thomas Massena (IRIT, DTIPG - SNCF, UT3), Mathieu Serrurier (IRIT), Franck Mamalet·· 2 天前
卷积中的 Muon：理论上不当，实践中有效
Muon Is Theoretically Wrong For Convolutions, But Empirically Effective
arXiv:2610.07103v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Thibaut Boissin (IRIT), Thomas Massena (IRIT, DTIPG - SNCF, UT3), Mathieu Serrurier (IRIT), Franck Mamalet
研究任务与主要进展
研究指出，Muon 在卷积中将四维卷积核直接重塑为矩阵会破坏其理论解释，并提出基于卷积算子几何的 Convolutional Newton-Schulz（Conv-NS）方法。基于论文摘要，Conv-NS 与 reshape-based Muon 在 CIFAR-10 和 ImageNet 分类快速训练中均具有较高计算效率，精度相当，但理论对齐的 Conv-NS 尚未显示出预期优势。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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