【摘 要】
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由于随机方差缩减梯度(SVRG)法在求解经验风险最小化(ERM)问题时表现优异,近年来受到了广泛关注.与SVRG方法中使用固定的学习率不同,结合初始化偏差矫正技术,提出使用自适应方法来动态计算SVRG方法及其加速版本FSVRG方法的学习率,分别称为AdaSVRG方法和AdaFSVRG方法.收敛性分析表明,AdaSVRG方法和AdaFSVRG方法在强凸假设下均具有线性收敛速率.在标准数据集上的数值实
【机 构】
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河北工业大学理学院,天津300401;河北工业大学人工智能与数据科学学院,天津300401
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由于随机方差缩减梯度(SVRG)法在求解经验风险最小化(ERM)问题时表现优异,近年来受到了广泛关注.与SVRG方法中使用固定的学习率不同,结合初始化偏差矫正技术,提出使用自适应方法来动态计算SVRG方法及其加速版本FSVRG方法的学习率,分别称为AdaSVRG方法和AdaFSVRG方法.收敛性分析表明,AdaSVRG方法和AdaFSVRG方法在强凸假设下均具有线性收敛速率.在标准数据集上的数值实验表明,在求解ERM问题时,AdaSVRG 和AdaFSVRG需要更少的迭代次数就可以达到相同水平的优化间隙.
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