深層学習の最適化における核心は勾配降下法であり、モデルのトレーニングにかかる時間を短縮するための改善策が模索されています。現在の代表的な手法はAdamですが、最近ではそれを超える性能を持つとされる「スペクトルホワイトニング手法」と呼ばれる新しい最適化手法が提案されています。これらの手法は、一般的なユークリッド距離の代わりに、距離をより適切に定義するためのメトリック行列を用いることで、モデルパラメータの更新における感度を平準化します。特に、「ホワイトニングメトリック」として知られる手法が注目されており、各パラメータが最適な速度で更新されることを目指しています。また、ニュートン法のような二次元最適化手法と比較しながら、深層ネットワークトレーニングにおける実用的な課題についても言及されています。これにより、最適化の効率性向上が期待されています。