本文分析了DRS、PRS和ADMM算法在不同正则性假设下的收敛速率。研究发现,放松的PRS和ADMM能够自动适应问题的正则性并提高收敛速率。
本文分析了DRS、PRS和ADMM算法的收敛速率。
研究涵盖了强凸性、Lipschitz可微性和有界线性规律性等正则性假设。
放松的PRS和ADMM能够自动适应问题的正则性。
放松的PRS和ADMM提高了收敛速率。
研究结果使用了简单的技术得出。
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