【摘 要】
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随机优化算法是求解大规模机器学习问题的高效方法之一.随机学习算法使用随机抽取的单个样本梯度代替全梯度,有效节省了计算量,但却会导致较大的方差.近期的研究结果表明：在光
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随机优化算法是求解大规模机器学习问题的高效方法之一.随机学习算法使用随机抽取的单个样本梯度代替全梯度,有效节省了计算量,但却会导致较大的方差.近期的研究结果表明：在光滑损失优化问题中使用减小方差策略,能够有效提高随机梯度算法的收敛速率.考虑求解非光滑损失问题随机优化算法COMID（composite objective mirror descent）的方差减小问题.首先证明了COMID具有方差形式的O（1/√T＋σ^2/√T）收敛速率,其中,T是迭代步数,σ^2是方差.该收敛速率保证了减小方差的有效性,进
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