論文の概要: An accelerated first-order regularized momentum descent ascent algorithm
for stochastic nonconvex-concave minimax problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15448v1
- Date: Tue, 24 Oct 2023 01:45:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 20:48:40.545228
- Title: An accelerated first-order regularized momentum descent ascent algorithm
for stochastic nonconvex-concave minimax problems
- Title（参考訳）: 確率的非凸凸ミニマックス問題に対する一階正則運動量降下昇降アルゴリズム
- Authors: Huiling Zhang and Zi Xu
- Abstract要約: 我々は、非凹小問題の解法として、正規化モーメント降下アルゴリズム(FORMDA)を高速化する。
有界アルゴリズムの最大の複雑さは、客観性関数の停止下での非可逆ミニマックス問題の解法である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5801621787540265
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Stochastic nonconvex minimax problems have attracted wide attention in
machine learning, signal processing and many other fields in recent years. In
this paper, we propose an accelerated first-order regularized momentum descent
ascent algorithm (FORMDA) for solving stochastic nonconvex-concave minimax
problems. The iteration complexity of the algorithm is proved to be
$\tilde{\mathcal{O}}(\varepsilon ^{-6.5})$ to obtain an
$\varepsilon$-stationary point, which achieves the best-known complexity bound
for single-loop algorithms to solve the stochastic nonconvex-concave minimax
problems under the stationarity of the objective function.
- Abstract（参考訳）: 確率的非凸ミニマックス問題は近年、機械学習、信号処理など多くの分野に注目されている。
本稿では,確率的非凸凸ミニマックス問題を解くための一階正則化運動量降下法(formda)を提案する。
アルゴリズムの反復複雑性は$\tilde{\mathcal{O}}(\varepsilon ^{-6.5})$で$\varepsilon$-stationary pointを得ることが証明され、これは目的関数の定常性の下での確率的非凸-凹ミニマックス問題を解くためにシングルループアルゴリズムの最もよく知られた複雑性を実現する。
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