用广义的布雷格曼散度驯服非凸随机镜像下降

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-02-27T00:00:00Z

该论文重新审视了非凸优化设置中随机镜像下降（SMD）的收敛性，并克服了先前结果的限制。通过新的非凸SMD收敛分析，将结果扩展到高概率收敛和全局收敛。研究表明，改进的SMD理论在非凸机器学习任务中具有优势。同时，开发了可证明收敛的随机算法用于训练线性神经网络。