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弱凸优化并行查询轮数下界研究

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AI 综述

Kang Liu 提交的论文研究非光滑弱凸函数近似稳定点(以 Moreau 包络梯度衡量)所需的查询轮数下界。论文称,在给定参数区间内,即使每轮并行发起多项式数量查询的随机算法,标准次梯度速率在高维下仍为最优;利用实数轴序结构,仅用函数值的确定性算法可将轮复杂度降至对数级,并行查询还能进一步减少;即使每次查询返回整个次微分,匹配下界依然成立。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

报道时间线

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11月6日
  1. arXiv cs.AI
    弱凸优化的随机并行复杂度研究

    研究聚焦非光滑弱凸函数近似稳定点的查询轮数下界:在给定参数区间内,即使每轮并行发起多项式数量查询的随机算法,标准次梯度速率在高维下仍为最优。利用实数轴序结构,仅用函数值的确定性算法可将轮复杂度降至对数级,并行查询还能进一步减少;即使每次查询返回整个次微分,匹配下界依然成立。

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