Ein einheitliches Framework für Gradient Aggregation in Multi-Objective Optimization

arXiv:2605.30452v1 Ankündigungstyp: neu Zusammenfassung: Viele Machine-Learning-Probleme beinhalten mehrere inhärente Trade-offs, die am besten durch gradient-basierte Multi-Objective Optimization (MOO)-Algorithmen adressiert werden. Existierende Methoden werden oft mit verschiedenen Motivationen vorgeschlagen, Fall für Fall analysiert und unterscheiden