【摘 要】
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在光滑问题随机方法中使用减小方差策略，能够有效改善算法的收敛效果．文中同时引用加权平均和减小方差的思想，求解“L1＋L2＋Hinge”非光滑强凸优化问题，得到减小方差加权随机算法（α-
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在光滑问题随机方法中使用减小方差策略，能够有效改善算法的收敛效果．文中同时引用加权平均和减小方差的思想，求解“L1＋L2＋Hinge”非光滑强凸优化问题，得到减小方差加权随机算法（α-HRMDVR-W）.在每步迭代过程中使用减小方差策略，并且以加权平均的方式输出，证明其具有最优收敛速率，并且该收敛速率不依赖样本数目．与已有减小方差方法相比，α-HRMDVR-W每次迭代中只使用部分样本代替全部样本修正梯度．实验表明α-HRMDVR—W在减小方差的同时也节省CPU时间．
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