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primal-dual setting
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L1 正则化分布式优化:一种高效的对偶原始框架
本篇论文提出一种基于分布式环境中的 L1 正则化优化问题的通信高效框架,通过将经典目标在更一般的原始对偶设定中进行观察,我们开发了一类新方法,能够有效地分布式和应用于常见的稀疏性诱导模型。
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9 years ago
NIPS
通信高效的分布式对偶坐标上升
提出了一种称为 CoCoA 的通信高效的框架,该框架采用原始 - 对偶设置进行本地计算,从而显著减少必要的通信,实验结果表明,相比于 SGD 和 SDCA 算法,CoCoA 在平均 25 倍的时间内收敛到相同的.001 精度解决方案质量。
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10 years ago
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