Jun, 2017
具任意采样随机原始对偶混合梯度算法及其在成像领域的应用
Stochastic Primal-Dual Hybrid Gradient Algorithm with Arbitrary Sampling
and Imaging Applications
TL;DR提出一种随机扩展的原始-对偶混合梯度算法用于解决在对偶变量中可分离的鞍点问题，该算法适用于一般的凸凹鞍点问题和部分平滑/强凸或完全平滑/强凸问题，并且在任意抽样的对偶变量中，有多个变体的随机方法在各种图像任务中显着优于确定性变体。