GFDN法は、時間ステップサイズであるτを大きくすると、基本的な逆反復よりも良い性能を発揮する傾向があります。これは主に以下の理由によるものです。
収束速度の改善: GFDN法では、各反復ステップで正規化された勾配フローが計算されます。この方法では、適切な時間ステップサイズτを選択することで、収束速度を向上させることが可能です。特定の問題設定や初期値に対して最適なτを見つけることで、アルゴリズム全体の効率が向上します。
数値誤差への影響: τが小さい場合、丸め誤差や数値安定性の問題が生じやすくなります。一方でτを大きくしすぎると精度低下や不安定化が起こりうるため、最適なバランスを見つける必要があります。十分に大きいτでは数値計算結果におけるエラー項目や振動現象等も軽減されて収束性能向上に繋がります。
局所解探索範囲拡大: 大きい時間刻み幅τは連続した更新間隔内で広範囲な解空間探索可能とし，局所解から脱出し，グローバル最適解近似容易．
以上から，GFDN法はタイムステップサイズ$\ au$ を増加させれば増加させただけだけ有利点多く持っています．