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MG-Skip：用于非光滑分布式优化的随机多八卦跳跃方法
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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
本文介绍了一种基于概率局部更新的线性收敛方法MG-Skip，用于非平滑分布式优化。该方法无需额外条件对网络连接性能，可以跳过多轮“传闲话”通信，迭代复杂度为O(κ log(1/ε))，通信复杂度为O(√(κ/(1-ρ)) log(1/ε))。当损失函数具有平滑+非平滑复合形式时，MG-Skip实现了最佳的通信复杂度。
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关键要点
- MG-Skip是一种基于概率局部更新的线性收敛方法，用于非平滑分布式优化。
- 该方法无需额外条件对网络连接性能，能够跳过多轮“传闲话”通信。
- MG-Skip的迭代复杂度为O(κ log(1/ε))，通信复杂度为O(√(κ/(1-ρ)) log(1/ε))。
- κ代表损失函数的条件数，ρ反映网络拓扑的连通性。
- 当损失函数具有平滑+非平滑复合形式时，MG-Skip实现了最佳的通信复杂度。
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