Fugu-MT 論文翻訳(概要): Approximate Frank-Wolfe Algorithm over Graph-structured Support Set

論文の概要: Approximate Frank-Wolfe Algorithm over Graph-structured Support Set

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04389v1
Date: Thu, 07 Nov 2024 03:04:58 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-08 19:37:16.189034
Title: Approximate Frank-Wolfe Algorithm over Graph-structured Support Set
Title（参考訳）: グラフ構造化サポートセット上の近似Frank-Wolfeアルゴリズム
Authors: Yijian Pan,
Abstract要約: 我々は、元のアルゴリズムを分析し、実装し、それに基づいていくつかの拡張を導入した。新しいDMO法では十分な改善が得られなかったが,バックトラックライン探索法は効率よくイテレーション数を削減した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.27195102129094995
License:
Abstract: In this project, we reviewed a paper that deals graph-structured convex optimization (GSCO) problem with the approximate Frank-Wolfe (FW) algorithm. We analyzed and implemented the original algorithm and introduced some extensions based on that. Then we conducted experiments to compare the results and concluded that our backtracking line-search method effectively reduced the number of iterations, while our new DMO method (Top-g+ optimal visiting) did not make satisfying enough improvements.
Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフ構造化凸最適化(GSCO)問題とFW(Frank-Wolfe)アルゴリズムを近似した論文をレビューした。我々は、元のアルゴリズムを分析し、実装し、それに基づいていくつかの拡張を導入した。その結果,提案手法は,提案手法の繰り返し回数を効果的に削減し,新たなDMO法(Top-g+Optimical visit)では十分な改善が得られなかった。

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