Fugu-MT 論文翻訳(概要): Accelerated Dual-Averaging Primal-Dual Method for Composite Convex Minimization

論文の概要: Accelerated Dual-Averaging Primal-Dual Method for Composite Convex Minimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05537v1
Date: Wed, 15 Jan 2020 20:05:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-11 06:14:28.517024
Title: Accelerated Dual-Averaging Primal-Dual Method for Composite Convex Minimization
Title（参考訳）: 複合凸最小化のための二元平均2次元法
Authors: Conghui Tan, Yuqiu Qian, Shiqian Ma, Tong Zhang
Abstract要約: 本稿では,複合凸関数を最小化するための2次元高速化アルゴリズムを提案する。また,経験的リスク最小化を解消する手法を考案し,スパースデータ処理におけるその利点を実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.060031320537576
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Dual averaging-type methods are widely used in industrial machine learning applications due to their ability to promoting solution structure (e.g., sparsity) efficiently. In this paper, we propose a novel accelerated dual-averaging primal-dual algorithm for minimizing a composite convex function. We also derive a stochastic version of the proposed method which solves empirical risk minimization, and its advantages on handling sparse data are demonstrated both theoretically and empirically.
Abstract（参考訳）: デュアル平均化方式は、ソリューション構造(例えば、疎性)を効率的に促進できるため、産業機械学習アプリケーションで広く使われている。本稿では,複合凸関数を最小化するための2次元高速化アルゴリズムを提案する。また,経験的リスク最小化を解く手法の確率的バージョンを導出し,スパースデータ処理におけるその利点を理論的にも経験的にも示す。

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