In nonconvex Burer--Monteiro low-rank matrix sensing of $U^\ast \in \mathbb{R}^{V \times D}$ under power-law covariance $Σ= \mathrm{diag}(j^{-s})_{j=1}^V$, the precision-wall approximation predicts that Adam stalls when the smallest non-gauge Hessian eigenvalue drops below its denominator floor, giving $s^\ast(V,D) = [\log(1/\varepsilon_{\mathrm{eff}}) - \log V]/\log(VD) + δ_{\mathrm{Adam}}$. If $\varepsilon_{\mathrm{eff}}$ were set by $\varepsilon_0$, lowering $\varepsilon_0$ from $10^{-10}$ to $10^{-12}$ would raise $s^\ast$ by $0.95\text{--}1.33$. Instead, across six values of $\varepsilon_0$ two decades apart, $10^{-2}$ to $10^{-12}$, the boundary follows the $\varepsilon_0$ slope down to $10^{-6}$, bends near $10^{-8}$, and is flat below $10^{-8}$, while warm-started L-BFGS and Gauss--Newton reach machine precision on stalled instances. We trace this saturation to a self-generated dynamical floor $\varepsilon_{\mathrm{dyn}} \propto α$: high-curvature modes oscillate persistently near the adaptive edge of stability with amplitude $\propto α(1-β_1)/(1+β_1)$ and leak gradient fluctuations of scale $κα$ into rare modes via measurement coupling, pinning $\sqrt{\hat{v}_V} \approx κα\gg \varepsilon_0$. Fitting a single threshold-crossing wall parameter $\varepsilon_{\mathrm{dyn}} = 4.76\times 10^{-9}$ (with the detection lag frozen at its companion calibration) predicts the saturated failure boundary for $D \ge 4$ across five $(V,D)$ scales to RMS $0.098$ (breaking down at $D = 2$), while shrinking $\varepsilon_0$ below $10^{-8}$ is ineffective and lowering the step size $α$ reduces the floor directly.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

必须收藏!MIT-Gilbert老爷子《矩阵图解》,一张图看透矩阵
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
强化学习资源列表,Updating...
机器学习算法与Python学习
15+阅读 · 2018年12月30日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 10月21日
VIP会员
最新内容
《美空军2026条令文件:对海压制作战》
专知会员服务
18+阅读 · 11月9日
人工智能与战争的未来
专知会员服务
6+阅读 · 11月8日
《Agent Mosaic:识别智能体LLM系统中的机密泄露》
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
8+阅读 · 11月6日
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
5+阅读 · 11月6日
相关VIP内容
必须收藏!MIT-Gilbert老爷子《矩阵图解》,一张图看透矩阵
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员