Apr, 2018
随机条件梯度方法:从凸优化到子模最大化
Stochastic Conditional Gradient Methods: From Convex Minimization to Submodular Maximization
Aryan Mokhtari, Hamed Hassani, Amin Karbasi
TL;DR该论文提出了基于随机条件梯度方法的优化问题求解算法,用于解决大规模维度下的凸函数、连续子模型等多种问题,并证明了当问题维度高时,该方法较与传统的随机梯度下降法更加稳定,同时计算时间复杂度也得到了有效降低。