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机器学习周报十六：前沿进展与实践应用 深度学习模型优化新方法 近期研究提出了一种基于自适应梯度裁剪的优化算法，显著提升了训练稳定性和收敛速度。该方法通过动态调整梯度裁剪阈值，避免了传统固定阈值导致的训练震荡问题。实验表明，在ImageNet数据集上，ResNet-50模型的训练时间缩短了15%，准确率提升0.8%。 核心公式为： [ \theta_{t+1} = \theta_t - \eta \cdot \text{clip}(\nabla L(\theta_t), \tau_t) ] 其中$\tau_t$为动态阈值，$\eta$为学习率。 联邦学习隐私保护突破 Google研究院发布了新一...