Regularitätsgewahres stochastisches MGDA mit adaptiver konfliktabweichender Update-Richtungskontrolle

Multi-Objective Learning (MOL) zielt darauf ab, mehrere Ziele gleichzeitig zu optimieren. Der Multi-Gradient Descent Algorithm (MGDA) ist ein Standard-Werkzeug, das iterativ entlang einer gemeinsamen Abstiegs- oder konfliktabweichenden (CA) Richtung über Ziele hinweg aktualisiert. Im stochastischen