提升AI效率：新算法实现草图 MLE 等效
分析
这项研究揭示了最大似然估计（MLE）与控制变量估计器（CVE）在草图算法框架内的有趣联系。 发现用于 MLE 的期望最大化（EM）算法有望实现更快、更稳定的计算，从而可能加速机器学习模型的训练。
要点
- •证明了草图算法中 MLE 和 CVE 之间的联系。
- •引入了用于 MLE 的 EM 算法，提供更高的速度和稳定性。
- •EM 算法可能在某些应用中产生更可重复的结果。
引用 / 来源
查看原文"我们证明，在指数族的某些条件下，最优 CVE 将实现与 MLE 相同的渐近方差，从而为 MLE 提供期望最大化 (EM) 算法。"
A
ArXiv Stats ML2026年2月2日 05:00
* 根据版权法第32条进行合法引用。