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基于前向梯度级联法的高效深度神经网络训练优化
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种零阶Frank-Wolfe算法，用于解决约束随机优化问题。该算法无需投影，不需要计算梯度，可收敛于凸平滑约束下的优化目标函数。对于非凸函数，该算法的Frank-Wolfe gap为O(d^{1/3} T^{-1/4})，并在黑盒优化设置上进行实验，证明了其效果。
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关键要点
- 介绍了一种零阶Frank-Wolfe算法，用于解决约束随机优化问题。
- 该算法无需投影，不需要计算梯度。
- 算法可收敛于凸平滑约束下的优化目标函数。
- 在所有零阶优化算法中，该算法具有最优维度依赖性。
- 对于非凸函数，Frank-Wolfe gap为O(d^{1/3} T^{-1/4})。
- 在黑盒优化设置上进行了实验，证明了算法的效果。
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