本文提出了多种优化算法，解决非凸和非光滑的机器学习问题，包括近似正则化路径追踪、BFGS方法的扩展和随机拟牛顿方法。这些算法展示了全局收敛性和高效性，能够有效利用曲率信息，优化样本复杂度，适用于深度学习等领域。

一种适应性二阶方法用于非凸非光滑复合优化问题
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