Как обучать свое вмешательство: сравнение стратегий интерцепции в скоординированном происхождении

arXiv: 2610.18043v1 Annuate Type: New Habstract: Camplains s родовых режиссёров для регулярных обобщенных линейных моделей (GLM) различаются в том, как они обновляют перехват. Этот, казалось бы, обычный выбор может существенно повлиять на конвергенцию в случае несбалансированности реакции. Для прямого спуска координат на оригинальную потерю GLM мы сравниваем консервативный шаг, основанный на худшем случае кривизны, защищенный шаг Ньютона на основе текущей искривления и повторяющиеся шаги Newton, которые решают субпроблему перехвата. Консервативное обновление может оставить большую часть взаимодействия между перехватом и коэффициентами нерешенным, что приведет к замедлению в тех случаях, когда это взаимодействие контролирует конвергенцию. Единственный шаг Ньютона избегает этого смягчения и в наших экспериментах следует почти той же внешней траектории, что точно минимизирует при меньшем количестве внутренних шагов. Имитационные эксперименты и эксперименты с реальными данными, включая сопоставления между шестью решателями производства и контролируемое вмешательство в пределах Sklm, поддерживают этот экспланат