このログアニーリング手法は、従来のコサインアニーリングなどの学習率スケジューラーと異なります。通常の学習率スケジューラーは、学習率を一定のパターンで変化させるものですが、ログアニーリングは対数的な方法を導入し、急激に再起動することでより攻撃的に探索ステップサイズを変化させます。これにより、オンライン凸最適化フレームワーク上でより貪欲なアルゴリズムの使用が可能になるかもしれません。具体的には、コサインアニーリングと同等以上の性能を示すことが観察されました。