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研究探讨Muon优化器在卷积中的理论与实证表现
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AI 综述
针对Muon优化器将4D卷积张量重塑为矩阵从而打破理论基础的问题，2026年10月7日arXiv公开的研究提出了在卷积算子几何中逼近极因子的Conv-NS方法。实验结果显示，Conv-NS与基于重塑的Muon均具备较高的计算效率，且在CIFAR-10和ImageNet分类任务上取得了相当的准确率。研究推测精确卷积正交化可能过度约束了更新，目前相关研究代码已开源。
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最新进展10月7日 12:00
研究提出Conv-NS方法，实验显示其与基于重塑的Muon效率及准确率相当，代码已开源。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv 机器学习Muon 在理论上不适用于卷积，但在实证中表现有效
针对 Muon 优化器将 4D 卷积张量重塑为矩阵打破理论基础的问题，研究提出了在卷积算子几何中逼近极因子的 Conv-NS 方法。实验显示，Conv-NS 与基于重塑的 Muon 均具备高计算效率，且在 CIFAR-10 和 ImageNet 分类任务上取得了相当的准确率。研究推测精确卷积正交化可能过度约束更新，相关代码已开源。
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