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保障自适应方法：巴基莱 - 波尔温法和其他步长选择的全局收敛
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种自适应的近端梯度方法，不受传统的Lipschitzian假设的限制。通过利用Hölder不等式，该方法在纯粹的局部Hölder梯度连续性下收敛，并且无需线搜索。实验证明该方法在机器学习任务中表现良好。
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关键要点
- 本文介绍了一种自适应的近端梯度方法，不受传统的Lipschitzian假设的限制。
- 该方法在纯粹的局部Hölder梯度连续性下收敛，无需线搜索。
- 分析揭示了一类无需线搜索的方法，适用于连续可微分的半代数函数。
- 利用Hölder不等式，保持自适应方案的无需线搜索特性。
- 证明了在不了解局部Hölder常数和Hölder连续性阶的情况下，完全序列的收敛性。
- 数值实验表明该方法在各种机器学习任务中表现良好。
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