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用广义的布雷格曼散度驯服非凸随机镜像下降

💡 原文中文，约500字，阅读约需2分钟。

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内容提要

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。

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