論文の概要: Convergence Analysis of the PAGE Stochastic Algorithm for Convex Finite-Sum Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00737v1
• Date: Sun, 31 Aug 2025 08:06:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.367073
• Title: Convergence Analysis of the PAGE Stochastic Algorithm for Convex Finite-Sum Optimization
• Title（参考訳）: 凸有限和最適化のためのPAGE確率アルゴリズムの収束解析
• Authors: Laurent Condat, Peter Richtárik,
• Abstract要約: これは2021年にLiらによって提案されたアルゴリズムで、PAGEの平均の定常点を求める。 我々は一般の非分析体制よりも新しい収束を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.57092765118707
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: PAGE is a stochastic algorithm proposed by Li et al. [2021] to find a stationary point of an average of smooth nonconvex functions. We analyze PAGE in the convex setting and derive new convergence rates, leading to a better complexity than in the general nonconvex regime.
• Abstract（参考訳）: PAGEはLi et al [2021]によって提案された確率的アルゴリズムで、平滑な非凸関数の平均の定常点を求める。 我々は、凸設定におけるPAGEを分析し、新しい収束率を導出し、一般の非凸状態よりもより複雑なものをもたらす。

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