MGO-SC优化器：提升深度学习在噪声环境下的鲁棒性

摘要：MGO-SC（基于符号一致性的动量引导优化器）是一种对Adam风格优化器的轻量级改进，通过引入符号指数移动平均（EMA）来评估梯度符号的稳定性，从而实现坐标级的信任分配。该方法在保持整体步长不变的情况下，对梯度符号稳定的坐标赋予更高信任度，对符号波动的坐标进行降权处理。在CIFAR-10数据集上的实验表明，MGO-SC在干净数据及对称和非对称标签噪声环境下均优于AdamW基线，尤其在40%对称噪声下性能提升1.4个百分点，验证了其对深度学习模型在噪声环境下的鲁棒性提升效果。

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技术机制剖析

MGO-SC优化器通过以下机制改进传统Adam方法：

1. 符号指数移动平均（Sign EMA）：计算梯度符号的EMA，以评估每个坐标的符号稳定性。
2. 信任分配机制：基于符号EMA的稳定性，对梯度符号稳定的坐标赋予更高信任度，对符号波动的坐标进行降权处理。
3. 均值保持变体（Mean-Preserving Variant）：在保持整体步长不变的情况下，重新分配信任度，避免因降权导致的有效步长损失。

工程权衡与实测表现

• 优点：

  • 在噪声环境下显著提升模型性能，尤其在标签噪声较高的情况下表现突出。
  • 无需引入二阶信息或样本级过滤，计算开销较低。
  • 易于集成到现有Adam优化器框架中。

• 缺点：

  • 在非常低的噪声环境下，性能提升有限。
  • 对学习率和其他超参数的选择较为敏感，需要精细调优。

实验结果表明，在CIFAR-10数据集上，使用ResNet-18模型，MGO-SC在干净数据及对称和非对称标签噪声环境下均优于AdamW基线。例如，在40%对称噪声下，性能提升1.4个百分点，Wilcoxon检验p值小于0.01，验证了其统计显著性。

开发者落地与部署建议

1. 集成建议：MGO-SC可以作为AdamW的替代方案，尤其在数据噪声较高或标签质量较差的场景下，建议优先考虑使用。
2. 超参数调优：建议在训练初期进行学习率和EMA系数的调优，以充分发挥MGO-SC的优势。
3. 资源限制环境：由于其低计算开销，MGO-SC适用于资源受限的设备端或边缘计算场景。

结论

MGO-SC是一种有效的优化器改进方案，能够在不显著增加计算开销的情况下，提升深度学习模型在噪声环境下的鲁棒性。其轻量级设计和易集成性使其成为现有优化器框架的有力补充。

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消息来源：ArXiv Machine Learning (cs.LG) (2026-10-30)

—— 完 ——

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