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composite optimization
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随机梯度方法的最后迭代收敛性再探讨
研究证明了随机梯度下降法的最终迭代在各种条件下都能以最优的收敛速度收敛，包括期望和高概率收敛，在紧致域、非平滑问题和组合优化中都能适用。
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7 months ago
联邦组合鞍点优化
在联邦学习范式下解决复合优化问题中的鞍点问题，我们提出了第一种包括鞍点优化和复合优化的额外步骤原始 - 对偶算法 FeDualEx，并通过收敛性分析和经验评估证明了其在这些具有挑战性的环境中的有效性。此外，我们还提供了随机复合鞍点设置的速率
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a year ago
ICML
联邦学习中快速复合优化和统计恢复
本文研究了在联邦学习设置下一类组合优化和统计恢复问题，提出了新的算法，旨在从优化和统计两个角度开拓这一领域，实验表明该方法比其他基线优秀。
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2 years ago
具梯度跟踪和方差缩减的网络分布式优化通信效率提高
本文提出了一种基于去中心化网络的、通信效率高且线性收敛的近似牛顿方法，该方法可以用于复合优化，并且通过本地通信和计算，可以显著提高总体效率。
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5 years ago
超越凸性和 Lipschitz 梯度连续性的一阶方法及其在二次逆问题中的应用
利用可适应性光滑函数的概念和 Bregman 基础的近端梯度方法，在解决具有复杂目标函数的非凸、非光滑最小化问题时，实现全局收敛。
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7 years ago
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