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Jul, 2015
分布式小批量SDCA
Distributed Mini-Batch SDCA
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Martin Takáč, Peter Richtárik, Nathan Srebro
TL;DR
该论文提出了一种改进的mini-batch随机双坐标上升方法，用于正则化经验损失最小化（即，支持向量机和支持向量机类型目标）。我们的分析允许灵活的抽样方案，包括数据分布跨多台机器，并结合了对损失平滑度和/或数据展开性的依赖（通过谱范数度量）。
Abstract
We present an improved analysis of mini-batched
stochastic dual coordinate ascent
for
regularized empirical loss minimization
(i.e.
svm
an
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