論文の概要: A Lower Bound for the Heavy-Ball Method on Smooth Convex Functions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.08656v1
- Date: Tue, 08 Sep 2026 12:26:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-11 16:05:38.697778
- Title: A Lower Bound for the Heavy-Ball Method on Smooth Convex Functions
- Title(参考訳): Smooth Convex関数のヘビーボール法における下界
- Abstract要約: 古典的ヘビーボール法は、すべての滑らかな凸対象に対してネステロフの$O(T-2)$終点レートを達成することができるか?
完全に非定常で地平線に依存したチューニングであっても、古典的なヘヴィ・ボール法は滑らかな凸類に対するネステロフレートを保証することはできない。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 21.464888179731698
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Can the classical Heavy-Ball method, with arbitrary horizon-dependent parameters chosen in advance, achieve Nesterov's $O(T^{-2})$ last-iterate rate on every smooth convex objective? We provide a negative answer. For every horizon $T\ge2$ and every predetermined schedule with nonnegative step sizes and momenta in $[0,1)$, there exists a convex $1$-smooth objective, with initialization distance at most one and zero initial velocity, for which the last iterate of the Heavy-Ball method satisfies \[ f(x_T)-f^\star=Ω\!\left(\frac{1}{T^α\log T}\right), \qquad α=\frac{1+\sqrt5}{2}. \] Thus even fully nonstationary, horizon-dependent tuning cannot give the classical Heavy-Ball method a Nesterov-rate guarantee on the smooth convex class.
- Abstract(参考訳): 古典的ヘビーボール法は、任意の地平線依存パラメータを事前に選択して、任意の滑らかな凸対象に対してネステロフの$O(T^{-2})$終点レートを達成することができるか?
私たちは否定的な答えを与えます。
あらゆる地平線$T\ge2$と、非負のステップサイズとモーメントが$[0,1)$のすべての所定のスケジュールに対して、凸の1$-smoothの目標が存在し、その初期化距離は最大1とゼロであり、ヘビーボール法の最終イテレーションは \[f(x_T)-f^\star=Ω\!
\left(\frac{1}{T^α\log T}\right), \qquad α=\frac{1+\sqrt5}{2}。
したがって、完全に非定常で地平線に依存したチューニングであっても、古典的なヘビーボール法は滑らかな凸クラスにおいてネステロフレートを保証することはできない。
関連論文リスト
- Convergence of Stochastic Gradient Methods under Heavy-Tailed Noise and Hölder Smoothness [0.0]
我々は勾配クリッピング(G-Clip)を分析し、上述のレートをge1+s$で回収する一方、非常に重く細い体制では1+s$で回収することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-11T12:40:43Z) - The Exact Time-Uniform Rate Frontier for Stochastic Gradient Descent on Smooth Convex Objectives [26.189892200366895]
本研究では、非拘束な滑らかな凸対象に対する標準降下勾配(SGD)の原繰り返しの時間一様収束について検討する。
標準的な雑音仮定の下では、時間一様収束速度が$sqrtlog n / n$に任意に近づくが、それに到達することはないことを証明している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-08T10:24:19Z) - Constrained Online Learning with Noisy Constraint Values [55.29259818039367]
LEDGERは、非負のバランスでネット消費を観測した。
LEDGERは、$O(sqrt T/V)$期待の後悔と$O(sqrt V,T3/4+sqrt T)$期待の予算違反を$Vin[T-1/2,1]$で達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-07T01:38:41Z) - Asymptotically Optimal Regret for Reinforcement Learning without Horizon Dependence [54.59847568544922]
有限水平時間同質なマルコフ決定過程に対して、$A$状態、$A$アクション、hoighty $H$、および1ドルで有界なトラジェクティブ当たりの合計報酬について、地平自由な後悔について検討する。
失敗確率$$K$はエピソード数で$tilde O(sqrtSAK+S3K)$ hides $mathsfpolyである。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-22T07:42:19Z) - Improved high-dimensional estimation with Langevin dynamics and stochastic weight averaging [54.172416732517156]
ランゲヴィン力学は、前よりも平均的な反復を考えると、$n gtrsim d kstar/2 $サンプルで成功する。
前者よりも平均的な反復を考えると、ランゲヴィン力学が$n gtrsim d kstar/2 $サンプルで成功することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-06T08:23:24Z) - Complexity Bounds for Smooth Convex Multiobjective Optimization [0.0]
目的値$m$の滑らかな多目的最適化において,$varepsilon$-Pareto定常点を求める際のオラクルの複雑さについて検討する。
強い凸目的に対して、任意の一階法は、$exp(-Theta(T/sqrtkappa)$ after $T$ oracle call よりも早く線形収束を示す。
適応スカラー化を伴う凸問題や一般スパン法に対して、最終イテレートの勾配ノルムに1/T2$の普遍的下界を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-16T21:33:11Z) - Fast Last-Iterate Convergence of SGD in the Smooth Interpolation Regime [26.711510824243803]
本研究では, 最適騒音が0または0に近い政権において, 円滑な凸目標に対する勾配降下(SGD)の集団収束保証について検討した。
十分に調整されたステップサイズでは、最後の繰り返しに対してほぼ最適な$widetildeO (1/T + sigma_star/sqrtT)$レートを得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-15T12:52:47Z) - Convergence Rate for the Last Iterate of Stochastic Gradient Descent Schemes [0.0]
Fdelta が凸であるときに SHB が$F_*$ で一定運動量に達することを証明した。
また、Fdelta が凸であるときに SHB が$F_*$ の運動量を得ることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-09T20:59:23Z) - Heavy-Tailed Linear Bandits: Huber Regression with One-Pass Update [62.96781471194877]
ヘビーテール付きバンディットには、ヘビーテール付きノイズ、トランケーション、中央値の2つの基本戦略が導入されている。
本稿では,オンラインミラー降下フレームワークに基づくEmphone-passアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-01T09:41:45Z) - Sign Operator for Coping with Heavy-Tailed Noise in Non-Convex Optimization: High Probability Bounds Under $(L_0, L_1)$-Smoothness [74.18546828528298]
SignSGD with Majority Votingは,Kappakappakappa-1right,Kappakappakappa-1right,Kappakappakappa-1right,Kappakappakappa-1right,Kappaka ppakappa-1right,Kappakappakappa-1right,Kappakappakappa-1right,Kappakappakappa-1right,Kappakappakappa -1right,Kappakappakappa-1right,Kappakappakappa-1right,Kappakappappapa-1right,Kappaを用いて,複雑性の全範囲で堅牢に動作することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-11T19:54:11Z) - Statistical Inference of Constrained Stochastic Optimization via Sketched Sequential Quadratic Programming [53.63469275932989]
制約付き非線形最適化問題のオンライン統計的推測を考察する。
これらの問題を解決するために、逐次二次計画法(StoSQP)を適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-27T00:34:03Z) - Accelerated Primal-Dual Gradient Method for Smooth and Convex-Concave
Saddle-Point Problems with Bilinear Coupling [84.47780064014262]
線形凸凹サドル点問題 $min_xmax_y f(x) ytopmathbfA x - g(y) について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-30T20:31:46Z) - A first-order primal-dual method with adaptivity to local smoothness [64.62056765216386]
凸凹対象 $min_x max_y f(x) + langle Ax, yrangle - g*(y)$, ここで、$f$ は局所リプシッツ勾配を持つ凸関数であり、$g$ は凸かつ非滑らかである。
主勾配ステップと2段ステップを交互に交互に行うCondat-Vuアルゴリズムの適応バージョンを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-28T14:19:30Z) - Curse of Dimensionality on Randomized Smoothing for Certifiable
Robustness [151.67113334248464]
我々は、他の攻撃モデルに対してスムースな手法を拡張することは困難であることを示す。
我々はCIFARに関する実験結果を示し,その理論を検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-08T22:02:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。