本文研究了多种双层优化算法，包括基于SAGA的全局方差缩减算法、单时间尺度随机双层优化算法和去中心化算法D-SOBA，分析了它们的收敛性、样本复杂度及在非凸情况下的应用，结果表明这些算法在效率和准确性上具有显著优势。

SPABA：一种单循环和概率性随机双层算法实现最优样本复杂度
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