本研究では、確率的非凸（DC）最適化におけるモーメンタムの重要性について考察しています。特に、小バッチサイズでの収束特性が理解されていない中、モーメンタムを用いることで、標準的な滑らかさおよび有界分散の仮定の下で収束が可能であることを示しました。従来の手法では、大容量バッチや強いノイズ仮定が必要とされ、実用性に限界がありました。この研究においては、モーメンタムなしでは、ステップサイズに関わらず収束が失敗する可能性があることが明らかにされ、モーメンタムの必要性が強調されています。また、モーメンタムベースのアルゴリズムは、証明可能な収束を達成し、実験的にも強いパフォーマンスを示しています。