# SafeAdam方法

低秩矩阵分解的 Burer–Monteiro 因子化目标被证明具有指数 2/3 的广义光滑性，据此构造的自适应梯度下降与 SafeAdam 在 SymNMF 的文本与图像基准上匹配或超过 Dyn-NoLips，且不需要调相对光滑核参数。

低秩矩阵分解的 Burer–Monteiro 因子化目标被证明具有指数 2/3 的广义光滑性，据此构造的自适应梯度下降与 SafeAdam 在 SymNMF 的文本与图像基准上匹配或超过 Dyn-NoLips，且不需要调相对光滑核参数。